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用戶的行為偏好往往會受到社交關系、時間變化等多種因素影響，只考慮單一因素會導致構(gòu)建的用戶興趣模型比較片面，難以準確地產(chǎn)生推薦。為此，融合用戶社交關系和時間因素，提出一種主題模型推薦算法。利用主題模型對用戶標注行為進行主題建模，得到用戶-物品概率矩陣。根據(jù)用戶標注物品的時間計算用戶標注行為的時間權(quán)重，將其與用戶的標注行為權(quán)重相結(jié)合，計算基于時間的用戶相似度。對用戶的社交關系與基于時間的用戶相似度進行加權(quán)處理得到用戶的權(quán)重，在此基礎上，考慮其他響，計算用戶對物品最終的偏好權(quán)重，并根據(jù)排名產(chǎn)生推薦結(jié)果。在Last.fm數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，診面地考慮用戶特征，有效提高推薦的質(zhì)量。
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