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針對已有數據填充方法只考慮評分信息和傳統相似性，無法捕獲用戶間真實相似關系的問題，提出了基于會話時序相似性的矩陣分解數據填充方法來緩解數據稀疏性、提高推薦精度。首先，分析了傳統相似性的缺陷，并根據時序相似性和相異性提出了基于會話時序相似性度量，它結合了時間上下文和評分信息，能更好地捕獲用戶間的真實關系，從而識別近鄰；接著，根據目標用戶的近鄰及其消費的項目抽取了具有用戶和項目潛在影響因素的待填充的關鍵項目集合，并利用矩陣分解填充關鍵項目集合；然后，利用隱含狄利克雷分布（ LDA）抽取用戶在每個時間段內的概率主題分布，并利用時間懲罰權值建立用戶動態偏好模型；最后，根據用戶間概率主題分布的相關性和基于用戶的協同過濾完成項目推薦。實驗結果表明，與其他數據填充方法相比，基于會話時序相似性的矩陣分解數據填充方法在不同稀疏度下都能降低平均絕對誤差（ MAE），提高推薦性能。
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