文献综述
基于物品的协同过滤算法ICF的主要思想是通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度，通过用户对于事物的评价找出那些相似的事物，并将相似的事物推荐给还未体验过的用户，实现推荐。[1][2]
条件随机场CRF包含很多相关的基础概念，包括马尔科夫随机场、团、最大团等。马尔可夫随机场包含了两层概念——马尔可夫和随机场。马尔可夫指的是一个随机变量序列，其值按照时间的先后顺序组成，其第 T 1时刻的分布特性，和 T 时刻之前的随机变量的结果无关。随机场是当所有位置对被按照某种分布规则随机被赋予了相空间的一个值以后，其整体就是随机场。满足马尔可夫性的联合概率 P(Y)称作是马尔可夫随机场，或者乘坐概率无向图模型。[3]
网络爬虫技术
网络爬虫又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则， 自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成[4]。
一、协同过滤推荐算法
1 基于用户的协同过滤算法UCF[3]
基于用户的协同过滤算法的基本思想是：找出与目标用户兴趣相似的用户，向目标用户推荐该用户群的高分物品。具有相同兴趣爱好的人，很有可能会喜欢同一个商品，给予用户的协同过滤算法就是基于这个前提的。
2 基于物品的协同过滤算法ICF[3]
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