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協(xié)同過(guò)濾技術(shù)在現(xiàn)代推薦系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，其基本思想是相似的用戶會(huì)喜歡相似的物品。評(píng)分函數(shù)（ ScoreFunction，SF）是協(xié)同過(guò)濾推薦模型的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，用于評(píng)估用戶對(duì)物品的喜妤程度。然而，目前常用的評(píng)分函數(shù)存在如下缺陷，即內(nèi)積評(píng)分函數(shù)難以有效捕捉用戶與用戶以及物品與物品的相似度，而歐幾里德距離度量函數(shù)由于幾何空間限制降低了模型的表達(dá)能力。文中提出了一種融合內(nèi)積相似度和歐幾里徳距離度量的新穎的混合評(píng)分函數(shù)，并從理論上分析了此混合評(píng)分函數(shù)的性質(zhì)，證明它能有效彌補(bǔ)現(xiàn)有評(píng)分函數(shù)的不足。此外，新的混合評(píng)分函數(shù)是一項(xiàng)通用技術(shù)，適用于諸多現(xiàn)有的推薦模型（如SVD十十，MF，NGCF，CML等），能夠提高模型的推薦質(zhì)量。最后，在6個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了新混合評(píng)分函數(shù)的優(yōu)越性能。
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