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針對傳統協同過濾算法中的數據稀疏問題，在SVD艸算法和線性回歸模型的基礎上引人時間效應屬性，提出一種推薦算法 times+LR。采用SvD++算法將用戶和項目信息與隱式反饋信息相融合映射到隱語義空間，將用戶和項目之間的交互作用建模為該空間中的內積。通過描述用戶和物品在各因子上的特征來解釋評分值，在此基礎上對時間效應建模，進一步提高預測結果的準確度。根據預測評分矩陣構造特征向量，將原始訓練數據作為線性回歸模型的輸入，采用梯度下降算法優化最終代價函數，生成使得代價函數值最小的參數向量，同時將特征向量和參數向量代入預測模型求解預測評分。在 Movielens數據集上的實驗結果表明，與RSD、SⅤD++和timed艸算法相比，該算法的平均絕對誤差和均方根誤差均較低，其推薦準確性較高。
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