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基于投票的用户之间的相似性

基于投票的用户之间的相似性是一种常见的推荐系统算法，它通过比较用户的兴趣和行为来计算他们之间的相似性，并根据相似性为用户推荐相似的内容。这种算法的主要优势是能够快速地计算用户之间的相似性，并且能够为用户提供个性化的推荐。

基于投票的用户之间的相似性可以应用于各种场景，例如电影推荐、音乐推荐、商品推荐等。在电影推荐中，可以通过比较用户对电影的评分来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的电影。在音乐推荐中，可以通过比较用户对音乐的喜好来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的音乐。在商品推荐中，可以通过比较用户对商品的购买行为来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的商品。

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以上是基于投票的用户之间的相似性的相关信息，如果您有其他问题，请随时提问。

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已有的方法从单一的角度度量测试目标相似性会使得他们的性能很容易受到字面文本修改的影响。此外，已有方法推荐的测试用例缺少必要的依赖，这会使得推荐的测试用例难以理解。　　...在本文中，我们提出一种新的测试用例推荐方法，其从多个方面准确地度量测试目标相似性，包括方法签名、注释和代码。这些方面都可以从一定程度上反映出测试目标在功能上的相似性。...特别地，在代码方面，我们将控制流上的相似性考虑在内以弥补在仅度量字面文本上相似性上发现的不足。...基于该集合，我们实施了全面的实验以评估 TBooster，评估结果显示 TBooster 可以有效地推荐相关的测试用例并优于现有的最新技术。 2....单元测试粒度是指一个测试方法测试的测试目标数量。每个测试方法应当仅测试一个测试目标而不应该将多个不相关的测试组合在单个测试方法中。直接将不规范的测试方法推荐给开发者是不合适且用户友好的。

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