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基本序列推荐模型是推荐系统领域的基础，专门用于处理用户的行为序列数据。本文将介绍基于物品的协同过滤和基于序列的模型原理，并通过示例和代码展示如何构建一个简单的基本序列推荐模型。基于物品的协同过滤是一种经典的推荐算法，根据用户过去的行为来推荐相似的物品。基于序列的模型考虑了用户行为的时间顺序，预测用户下一步可能的行为。示例代码展示了如何构建一个基于物品的协同过滤模型，包括计算物品之间的相似度和定义基于物品的推荐函数。基本序列推荐模型是推荐系统的基础，通过了解这些基本模型可以进一步学习和研究更高级的推荐系统技术。
来源：https://juejin.cn/ai
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