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Pure SVD推荐算法通过重构分解矩阵而获得推荐结果,稀疏线性（SLIM）算法侧重于通过挖掘物品之间的线性关系而产生推荐效果。为了提高Top-N推荐质量,文章提出了一种基于Pure SVD、SLIM的混合推荐算法—SVDSLIM算法。该算法会对Pure SVD、SLIM算法的推荐结果赋予不同的权重,然后将处理过的推荐结果作为新的推荐列表。实验结果表明,SVDSLIM算法在各种数据集上推荐质量要优于其他算法。