【摘 要】
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作为迄今为止个性化推荐技术最成功的应用之一，协同过滤技术成了个性化推荐领域重点研究的课题，得到了研究者越来越多的关注。传统协同过滤算法并不能很好准确预测用户的兴趣随
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作为迄今为止个性化推荐技术最成功的应用之一，协同过滤技术成了个性化推荐领域重点研究的课题，得到了研究者越来越多的关注。传统协同过滤算法并不能很好准确预测用户的兴趣随时间推移发生各种形式多变的变化。本文充分考虑了时间因素对推荐的影响，对协同过滤推荐技术进行了有益的探索和研究，引入了时间遗忘技术，将用户兴趣、时间效应有机的结合起来，改进基于用户的协同过滤算法。
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