【摘 要】
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情境感知推荐是一种有效的推荐方法，但存在难以确定有效上下文变量的问题，使用过多的上下文变量会导致数据维度的上升及推荐准确性的下降。提出一种将推荐算法分解，以各分解部分
【机 构】
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武汉理工大学经济学院电子商务与智能服务研究中心
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目（2013CFB350）,教育部人文社科基金项目（12YJC870002）,武汉理工大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（2012-IV-054）.
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情境感知推荐是一种有效的推荐方法，但存在难以确定有效上下文变量的问题，使用过多的上下文变量会导致数据维度的上升及推荐准确性的下降。提出一种将推荐算法分解，以各分解部分为上下文匹配主体，且采取宽松匹配的上下文信息匹配策略。形成了一种融合上下文预过滤和上下文建模的混合推荐算法。通过同其他类型算法的性能对比实验证明了该方法在确定有效上下文变量及提高推荐算法准确性上的有效性。
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