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隨著電子商務和互聯(lián)網的發(fā)展，數(shù)據信息呈爆炸式増長，協(xié)同過濾算法作為一種簡單而髙效的推薦算法，能在一定程度上有效地解決信息爆炸問題。但是傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法僅通過單一評分來挖掘相似用戶，推薦效果并不占優(yōu)勢。為了提高個性化推薦的質量，如何充分利用用戶（物品）的文本、圖片、標簽等上下文信息以使數(shù)據價值最大化是當前推薦系統(tǒng)亟待解決的問題。對此，提出了一種融合多種類型上下文信息的協(xié)同過濾算法。以用戶商品交互信息為二部圖，根據不同類型上下文的特點構建不同的相似度網絡，設計目標函數(shù)在多種上下文信息網絡的約束下聯(lián)合矩陣分解，并學得用戶商品的表示學習。在多個數(shù)據集上進行了充分實驗，結果表明，融合多種類型上下文信息的協(xié)同過濾算法不僅能有效提高推薦的準確度，而且能在一定程度上解決數(shù)據稀疏性問題。
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