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2.4 基于邻域的评分预测（下）
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      [1] 1.1 推荐系统的意义与价值（上）
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      1.1 推荐系统的意义与价值（上）
      [2] 1.1 推荐系统的意义与价值（下）
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      1.1 推荐系统的意义与价值（下）
      [3] 1.2 推荐系统的历史与框架（上）
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      1.2 推荐系统的历史与框架（上）
      [4] 1.2 推荐系统的历史与框架（下）
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      [6] 1.3 推荐算法分类（下）
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      [7] 5.1 混合推荐简介
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      5.1 混合推荐简介
      [8] 6.1 评测视角与实验方法
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      6.1 评测视角与实验方法
      [9] 6.2 分类准确率指标（上）
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      6.2 分类准确率指标（上）
      [10] 6.2 分类准确率指标（下）
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      [11] 5.5 整体式混合推荐
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      [12] 2.1 协同过滤的基本思想与算法分...
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      [13] 2.1 协同过滤的基本思想与算法分...
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      [14] 2.2 基于用户的协同过滤（上）
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      2.2 基于用户的协同过滤（上）
      [15] 2.2 基于用户的协同过滤（下）
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      [16] 2.3 基于项目的协同过滤（上）
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      2.3 基于项目的协同过滤（上）
      [17] 2.3 基于项目的协同过滤（下）
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      [18] 2.4 基于邻域的评分预测（上）
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      2.4 基于邻域的评分预测（上）
      [19] 2.4 基于邻域的评分预测（下）
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      2.4 基于邻域的评分预测（下）
      [20] 5.2 理论依据与算法分类
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      [21] 5.3 平行式混合推荐（上）
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      5.3 平行式混合推荐（上）
      [22] 5.3 平行式混合推荐（下）
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      [23] 5.4 串行式混合推荐
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      [24] 4.1 基于内容推荐的系统框架
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      [25] 4.2 向量空间模型（上）
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      [26] 4.2 向量空间模型（下）
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      [27] 4.3 基于语义的内容相似度（上）
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