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基于顯式反饋的協同過濾算法只存在3個變量，其相似度計算方法依賴用戶評分數據的顯式反饋行為，而未考慮現實推薦場景中存在的隱性因素影響，這決定了協同過濾算法被限制于挖掘用戶及商品的偏好，而缺乏挖掘用戶和商品共性的能力。對此，學術界提出了不同的創新想法以改進傳統協同過濾算法，但大多數的改進是基于協同過濾的垂直改進，如向算法加入分類、聚類、時間序列等機制，即對算法結構進行改進而不對變量因素進行改進，因此仍然無法深入挖掘用戶和商品的共性因素。文中提出水平改進方法，即協同過濾與回歸加權平均（ Collaborative Filtering&. Regression Weighted Average，CRW），旨在保留協同過濾對偏好的計算，并通過樹回歸算法計算且挖掘岀用戶和商品的共性因素，對協同過濾的預測結果和回歸預測結果進行加權平均，以平衡協同過濾偏妤性強而共性弱的問題。實驗結果表明在適當的加權系數a下，CRW預測結果均方誤差相比于單一的協同過濾和回歸的預測結果均方誤差有明顯的降低，表明CRW具有更高的推薦精度。
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