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基于顯式反饋的協(xié)同過濾算法只存在3個變量，其相似度計算方法依賴用戶評分數(shù)據(jù)的顯式反饋行為，而未考慮現(xiàn)實推薦場景中存在的隱性因素影響，這決定了協(xié)同過濾算法被限制于挖掘用戶及商品的偏好，而缺乏挖掘用戶和商品共性的能力。對此，學(xué)術(shù)界提出了不同的創(chuàng)新想法以改進傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法，但大多數(shù)的改進是基于協(xié)同過濾的垂直改進，如向算法加入分類、聚類、時間序列等機制，即對算法結(jié)構(gòu)進行改進而不對變量因素進行改進，因此仍然無法深入挖掘用戶和商品的共性因素。文中提出水平改進方法，即協(xié)同過濾與回歸加權(quán)平均（ Collaborative Filtering&. Regression Weighted Average，CRW），旨在保留協(xié)同過濾對偏好的計算，并通過樹回歸算法計算且挖掘?qū)缬脩艉蜕唐返墓残砸蛩?，對協(xié)同過濾的預(yù)測結(jié)果和回歸預(yù)測結(jié)果進行加權(quán)平均，以平衡協(xié)同過濾偏妤性強而共性弱的問題。實驗結(jié)果表明在適當(dāng)?shù)募訖?quán)系數(shù)a下，CRW預(yù)測結(jié)果均方誤差相比于單一的協(xié)同過濾和回歸的預(yù)測結(jié)果均方誤差有明顯的降低，表明CRW具有更高的推薦精度。
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