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协同过滤系统是目前最成功的一种推荐系统，但是传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣会随时间发生变化以及类似特征用户对用户相似度精度具有影响等因素，导致推荐质量较差。该文结合用户兴趣变化和用户特征两个因素，提出了新的用户之间相似度计算方法用来提高协同过滤推荐质量。
基于用户特征和用户兴趣变化的协同过滤推荐
【摘 要】
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协同过滤系统是目前最成功的一种推荐系统，但是传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣会随时间发生变化以及类似特征用户对用户相似度精度具有影响等因素，导致推荐质量较差。该文
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2008年12期
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