【摘 要】
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大数据环境下,对用户进行兴趣推荐时常遇到高维数据难于处理、运行速度慢以及数据稀疏等问题.引进一种新的模型因子分解机（factorization machine,FM）.同时考虑了位置服务研究,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272109);中央高校基本科研业务费专项资金(2042014kf0057);湖北省自然科学基金(2014CFB289);空军预警学院青年创新基金(2013ZDJC0101)
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大数据环境下,对用户进行兴趣推荐时常遇到高维数据难于处理、运行速度慢以及数据稀疏等问题.引进一种新的模型因子分解机（factorization machine,FM）.同时考虑了位置服务研究,并结合用户的文化（culture）影响提出一种新的快速评分预测方法 CFM.由于用户的兴趣具有区域特性,即不同城市、区域或国家的用户对同一事物的兴趣受所属区域的文化特性影响反映出的喜好程度差距较大,在分析出用户的文化特性基础上,结合用户的个人属性,应用FM进行用户评分预测.FM不仅具有良好的通用性和高效率性,而且能够
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