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為解決協(xié)同過(guò)濾算法在處理數(shù)據(jù)量較大時(shí)存在推薦效率低的問(wèn)題，提岀一種自適應(yīng)混合協(xié)同推薦算法。根據(jù)待推薦用戶活躍度和目標(biāo)物品新鮮度調(diào)節(jié)模型權(quán)重，基于張量分解計(jì)算物品間的相似度，通過(guò)短路徑枚舉疊加生成預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與CBCF算法相比，該算法推薦準(zhǔn)確率提高了28.6%。
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