【摘 要】
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协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表，但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端，加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素，导致推荐
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协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表，但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端，加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素，导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上，结合用户兴趣变化和用户特征两方面，提出一种改进算法的协同过滤技术，与传统技术相比推荐质量显著提高。
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