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針對傳統(tǒng)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(shù)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(shù)將項目的階段流行度變換為［0，1］區(qū)間上的影響力來改進項目偏置；其次，利用非線性函數(shù)將用戶偏置的時序變化轉變?yōu)殡A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(xiàn)用戶項目交互作用的改進。在Movielence lOM和20M電影評分數(shù)據(jù)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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