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一种新型的自适应混合协同过滤推荐算法
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2021-06-21
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为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题，提岀一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重，基于张量分解计算物品间的相似度，通过短路径枚举叠加生成预测结果。实验结果表明，与CBCF算法相比，该算法推荐准确率提高了28.6%。
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