1、“.....例如，Netflix有数以万计的电影，亚马逊有上百万的书天训练集实验四加入交叉属性特征install*download基于逻辑回归的混合推荐正在改进之处第五章结果与展望游戏应用中心的推荐系统结果分析游戏中心推荐系统研究的难点及发展方向参考文献致谢第一章辑回归的混合推荐对比试验二基于社交网络的推荐和基于逻辑回归的混合推荐算法模型效果提升实验一添加LRModel（逻辑回归的混合推荐模型）中CTR的缺省值实验二加入L前的模拟曝光......”。

2、“.....Crossoverfeature,Recommendersystemarchitecture北京大学硕士学位论文IV目录第一章序论研究背景研究意义研究目的研nstoimprovetheconstructionofthesysteminthefutureKEYWORDSRecommendersystems,Hybridrecommendationbaseerrecommendationsystemprogressachievedweresummarized,andputABSTRACTIIIforwardsomemethodsandsuggestiodby%......”。

3、“.....gamecentedby%,accuraterateincrease%andimprovethecurrentmodelrecommendationeffectAttheendofthispaper,gamecenterrecommendationsystemprogressachievedweresummarized,andputABSTRACTIIIforwardsomemethodsandsuggestionstoimprovetheconstructionofthesysteminthefutureKEYWORDSRecommendersystems,HybridrecommendationbasedonlogisticregressputABSTRACTIIIforwardsomemethodsandsuggestiodby%......”。

4、“.....gamecentedby%,accuraterateincrease%andimprovethecurrentmodelrecommendationeffectAttheendofthispaper,gamecenterrecommendationsystemprogressachievedweresummarized,andputABSTRACTIIIforwardsomemethodsandsuggestionstoimprovetheconstructionofthesysteminthefutureKEYWORDSRecommendersystems,Hybridrecommendationbasedonlogisticregression,Crossoverfeature......”。

5、“.....

实验三调......”。

6、“.....网络接入服务器和网页的数量呈指数增长的趋势。

互联网技术的飞速发展使大量信息在同一时间出现在我们面前，例如，Netflix有数以万计的电影，亚马逊有上百万的书籍，如此多的信息，全部看过并找出感兴趣的部分几乎是不可能的。

帮助不同用户找到个性化的感兴趣的信息的需求越来越迫切。

图亚马逊个性化推荐为您推荐个性化推荐系统是基于属性和用户的行为特征，挖掘用户潜在感兴趣的对象和推荐相关的内容给用户的系统。

本质是通过用户和项目之间建立一种特定的联系方式。

个性化推荐研究于上世纪九十年代被提出，历经年时间飞速发展。

借助这个技术......”。

7、“.....而是可以主动地参与进来，获得自己偏好的产品。

实际上，个性化推荐系统可以应用的领域非常广泛，例如我们所熟知的Twitter，Facebook，Amazon，Alibaba等公司，他们基于TB乃至PB级的大数据，在数以亿计的用户和物品中找到用户潜在喜好倾向。

另一方面，推荐系统不仅仅有助于商业的营销，而且还能够大大增加用户的粘性，使客户具有良好的用户体验，反过来，好的用户体验将会进一步提升公司商业nbsp创新性地提出交叉特征，使得基于逻辑回归的混合推荐模型可以很好地个性化（根据个体特性推荐不同游戏）。

结果表明在加入交叉特征后，实验中评测指标召回率提升%，准确率提升%，改善了当前模型的推荐效果。

最后对游戏中心推荐系统的实现进展进行总结，并对未来系统的建设提出改进的方法和建议。

关键词推荐系统，逻辑回归混合推荐，交叉特征......”。

8、“.....butalsomakesitdifficultforuserstofindoutwhattheyareinterestedin,andreducingtheefficiencyofinformationRecommendedsystemisaneffectivewaytosolvesuchproblemsByanalyzinguser‟sbehavior......”。

9、“.....andimprovetheproductviscosityForquotGameApplicationCenterquotofXiaomi,buildingrecommendationsystemsisdeterminedbytheneedsofbothfortheuser,itisdifficulttoquicklyfindtheirfavoriteintensofthousandsofgamesforcompanies,quotGameApplicationCenterquotproduceshighprofits,sothatusingtherecommendionsystemtoimproveusers‟downloadratecanbringmorerevenueInthedesignandimplementationofrecommendationsystem......”。