论文《一种基于内容的购物网站推荐算法》提出了一种针对购物网站的推荐方法，通过分析商品内容特征进行用户偏好建模。该算法利用物品的属性信息，结合用户的历史行为，提升推荐的准确性与相关性。研究在实际数据集上进行了验证，结果表明该方法优于传统协同过滤算法。本文为电商推荐系统提供了新的思路和技术支持。
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