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隨著電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)信息呈爆炸式増長(zhǎng)，協(xié)同過(guò)濾算法作為一種簡(jiǎn)單而髙效的推薦算法，能在一定程度上有效地解決信息爆炸問(wèn)題。但是傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法僅通過(guò)單一評(píng)分來(lái)挖掘相似用戶，推薦效果并不占優(yōu)勢(shì)。為了提高個(gè)性化推薦的質(zhì)量，如何充分利用用戶（物品）的文本、圖片、標(biāo)簽等上下文信息以使數(shù)據(jù)價(jià)值最大化是當(dāng)前推薦系統(tǒng)亟待解決的問(wèn)題。對(duì)此，提出了一種融合多種類型上下文信息的協(xié)同過(guò)濾算法。以用戶商品交互信息為二部圖，根據(jù)不同類型上下文的特點(diǎn)構(gòu)建不同的相似度網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)在多種上下文信息網(wǎng)絡(luò)的約束下聯(lián)合矩陣分解，并學(xué)得用戶商品的表示學(xué)習(xí)。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了充分實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，融合多種類型上下文信息的協(xié)同過(guò)濾算法不僅能有效提高推薦的準(zhǔn)確度，而且能在一定程度上解決數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。
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