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用戶的行為偏好往往會(huì)受到社交關(guān)系、時(shí)間變化等多種因素影響，只考慮單一因素會(huì)導(dǎo)致構(gòu)建的用戶興趣模型比較片面，難以準(zhǔn)確地產(chǎn)生推薦。為此，融合用戶社交關(guān)系和時(shí)間因素，提出一種主題模型推薦算法。利用主題模型對(duì)用戶標(biāo)注行為進(jìn)行主題建模，得到用戶-物品概率矩陣。根據(jù)用戶標(biāo)注物品的時(shí)間計(jì)算用戶標(biāo)注行為的時(shí)間權(quán)重，將其與用戶的標(biāo)注行為權(quán)重相結(jié)合，計(jì)算基于時(shí)間的用戶相似度。對(duì)用戶的社交關(guān)系與基于時(shí)間的用戶相似度進(jìn)行加權(quán)處理得到用戶的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，考慮其他響，計(jì)算用戶對(duì)物品最終的偏好權(quán)重，并根據(jù)排名產(chǎn)生推薦結(jié)果。在Last.fm數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，診面地考慮用戶特征，有效提高推薦的質(zhì)量。
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