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目前基于情景的知识推荐算法大部分采用的是基于情景过滤的方法。本文采用情景建模方法,基于因子分解机与情景感知,提出一种新的企业知识推荐算法,结合知识情景数据转化成特征向量的方法,实现有效利用企业数据来适应员工的个性化知识需求,并进行针对性的知识推荐。最后,本文通过两组实验验证了该算法在稀疏数据中仍有较好的推荐质量,并能在线性时间内完成预测任务。