【摘 要】
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数据稀疏和运行速度慢是个性化推荐系统面临的难题。为了有效利用用户历史行为,基于用户的评分记录识别出用户感兴趣的内容,并结合用户间的信任关系,提出使用因子分解机（facto
【机 构】
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河池学院计算机与信息工程学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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广西高校科学技术研究项目(KY2015LX338)
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数据稀疏和运行速度慢是个性化推荐系统面临的难题。为了有效利用用户历史行为,基于用户的评分记录识别出用户感兴趣的内容,并结合用户间的信任关系,提出使用因子分解机（factorization machine,FM）模型进行评分预测。FM具有线性时间复杂度,并且对于稀疏的数据具有很好的学习能力,因而能进行快速推荐。试验结果表明,与传统方法相比,基于因子分解机的商品推荐方法的准确度有明显提高。
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