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为了提高推荐算法的准确性，充分发挥推荐系统在实际应用中的重要作用，提出了一种基于级联二部图的推荐方法，很好地刻画了在推荐过程中用户和物品之间的复杂关系。在此基础上，充分分析了时间因素在推荐系统中所起的重要作用，将时间属性加入到级联二部图的推荐算法中，进行动态协同过滤的Top-N推荐。基于CiteULike论文数据集的实验结果表明，该方法有效地提高了推荐的准确度，表明了时间因素在推荐算法的研究中是不容忽视的。