【摘 要】
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对推荐算法进行综述和分析,针对目前推荐方法的用户兴趣不明显,针对性较差等问题,提出一种基于访问时间、资源种类和心情留言的推荐算法。其中,心情留言用于衡量用户喜爱资源
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对推荐算法进行综述和分析,针对目前推荐方法的用户兴趣不明显,针对性较差等问题,提出一种基于访问时间、资源种类和心情留言的推荐算法。其中,心情留言用于衡量用户喜爱资源的程度,将该算法命名为TTM（Time-Types-Mood message）算法,并提出基于访问时间、资源种类和心情留言的三种数据权重函数。该算法在学习系统中用于对用户行为进行分析。实验证明,这种TTM算法能够做出合理的推荐,推荐质量得到了提高。
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