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針對(duì)現(xiàn)有的基于用戶顯式反饋信息的推薦系統(tǒng)推薦準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出了一種基于顯式與隱式反饋信息的概率矩陣分解推薦方法。該方法綜合考慮了顯示反饋信息和隱式反饋信息，在對(duì)用戶信任關(guān)系矩陣和商品評(píng)分矩陣進(jìn)行概率分解的同時(shí)加入了用戶評(píng)分記錄的隱式反饋信息，優(yōu)化訓(xùn)練模型參數(shù)，為用戶提供精確的預(yù)測(cè)評(píng)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地獲得用戶偏好，產(chǎn)生大量的準(zhǔn)確度高的推薦。
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