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针对传统协同过滤算法中的数据稀疏问题，在SVD艹算法和线性回归模型的基础上引人时间效应属性，提出一种推荐算法 times+LR。采用SvD++算法将用户和项目信息与隐式反馈信息相融合映射到隐语义空间，将用户和项目之间的交互作用建模为该空间中的内积。通过描述用户和物品在各因子上的特征来解释评分值，在此基础上对时间效应建模，进一步提高预测结果的准确度。根据预测评分矩阵构造特征向量，将原始训练数据作为线性回归模型的输入，采用梯度下降算法优化最终代价函数，生成使得代价函数值最小的参数向量，同时将特征向量和参数向量代入预测模型求解预测评分。在 Movielens数据集上的实验结果表明，与RSD、SⅤD++和timed艹算法相比，该算法的平均绝对误差和均方根误差均较低，其推荐准确性较高。
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