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摘要
在推荐系统中存在业务行为和社交行为，用户对项目的偏好受多方面因素影响，其中用户间的社交关系是重要影响因素之一，而时间因素是直接衡量用户社交保持度的重要方面.为了提高推荐系统的质量与精准度，提出一种融合主题模型分析和时间因素的推荐算法.首先利用主题模型LDA对用户—项目的标记数据进行主题建模，得到用户–项目概率矩阵，然后根据用户标记项目的时间数据计算用户标记行为的时间权重，再将时间权重融合到用户相似度计算模型中，根据相似度得到用户对项目最终的偏好程度，产生推荐排序.在delicious-2k数据集上的实验分析表明，算法能反映用户的社会属性，提高推荐的有效性和质量.
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