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隨著電子商務和互聯網的發展，數據信息呈爆炸式増長，協同過濾算法作為一種簡單而髙效的推薦算法，能在一定程度上有效地解決信息爆炸問題。但是傳統協同過濾算法僅通過單一評分來挖掘相似用戶，推薦效果并不占優勢。為了提高個性化推薦的質量，如何充分利用用戶（物品）的文本、圖片、標簽等上下文信息以使數據價值最大化是當前推薦系統亟待解決的問題。對此，提出了一種融合多種類型上下文信息的協同過濾算法。以用戶商品交互信息為二部圖，根據不同類型上下文的特點構建不同的相似度網絡，設計目標函數在多種上下文信息網絡的約束下聯合矩陣分解，并學得用戶商品的表示學習。在多個數據集上進行了充分實驗，結果表明，融合多種類型上下文信息的協同過濾算法不僅能有效提高推薦的準確度，而且能在一定程度上解決數據稀疏性問題。
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