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信息推荐技术能够帮助用户从海量网络信息中提取有用信息,因而得到研究者的广泛关注.通过建立用户隐式特征兴趣模型,即将用户- 行为矩阵分解为用户- 隐式兴趣- 行为矩阵,在充分挖掘用户隐式兴趣的基础上,研究并实现了基于隐式特征兴趣模型的协同过滤算法.在Movielens 语料集上进行测试的结果表明,隐式特征能够更加精准地表述用户兴趣,有效提升信息推荐性能.
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山东大学学报（理学版）
ISSN： 1671-9352
Year： 2017
Issue： 1
Volume： 52
Page： 15-22
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