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針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏問題，在SVD艸算法和線性回歸模型的基礎(chǔ)上引人時間效應(yīng)屬性，提出一種推薦算法 times+LR。采用SvD++算法將用戶和項(xiàng)目信息與隱式反饋信息相融合映射到隱語義空間，將用戶和項(xiàng)目之間的交互作用建模為該空間中的內(nèi)積。通過描述用戶和物品在各因子上的特征來解釋評分值，在此基礎(chǔ)上對時間效應(yīng)建模，進(jìn)一步提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度。根據(jù)預(yù)測評分矩陣構(gòu)造特征向量，將原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為線性回歸模型的輸入，采用梯度下降算法優(yōu)化最終代價函數(shù)，生成使得代價函數(shù)值最小的參數(shù)向量，同時將特征向量和參數(shù)向量代入預(yù)測模型求解預(yù)測評分。在 Movielens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與RSD、SⅤD++和timed艸算法相比，該算法的平均絕對誤差和均方根誤差均較低，其推薦準(zhǔn)確性較高。
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