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傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法僅依靠用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)的低維向量方法，存在推薦結(jié)果精確度低以及冷啟動問題。為此，提出一種新的動態(tài)混合推薦算法，將棧式降噪自動編碼器融入到基于用戶的協(xié)同過濾中，學(xué)習(xí)用戶的深層次特征，并與基于用戶項目屬性偏好的相似度融合。在預(yù)測生成階段，設(shè)置時間衰減項，動態(tài)預(yù)測訪問概率，及時更新用戶興趣變化，從而提高推薦質(zhì)量。在 Movielens數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與UB-CF、AE和 SDAE-IA算法相比，該算法推薦性能明顯提高。
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