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針對傳統基于時序效應的奇異值分解（SVD）推薦模型在對用戶預測評分建模過程中只考慮評分矩陣，采用復雜的時間函數擬合項目的生命周期、用戶偏好的時序變化過程，造成模型難于解釋、用戶偏好捕獲不準、評分預測精度不夠高等問題，提出了一種改進的綜合考慮評分矩陣、項目屬性、用戶評論標簽和時序效應的推薦模型。首先，通過將時間軸劃分時間段，利用sigmoid函數將項目的階段流行度變換為［0，1］區間上的影響力來改進項目偏置；其次，利用非線性函數將用戶偏置的時序變化轉變為階段評分均值與總體均值偏差的時序變化來改進用戶偏置；最后，通過捕獲用戶對項目的階段興趣度，結合其相似用戶在此時間段對該項目的好評率，生成用戶項目交互作用影響因子，實現用戶項目交互作用的改進。在Movielence lOM和20M電影評分數據集上的測試表明，改進模型能更好地捕獲用戶偏好的時序變化過程，提高評分預測準確性，均方根誤差平均提高了2. 5%。
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