【摘 要】
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协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统，但传统的协同过滤算法没有充分利用用户的行为反馈信息，忽略了时间顺序、序列顺序等有效信息，存在一些局限性。文章基于传统的协同过滤算法，结合用户交互行为信息中的时间顺序、序列顺序以及物品的流行度和用户的活跃度等信息，优化算法的推荐效果，并且在数据集MovieLens上进行验证，实验结果表明优化后的协同过滤推荐算法能有效提升推荐效果。
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协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统，但传统的协同过滤算法没有充分利用用户的行为反馈信息，忽略了时间顺序、序列顺序等有效信息，存在一些局限性。文章基于传统的协同过滤算法，结合用户交互行为信息中的时间顺序、序列顺序以及物品的流行度和用户的活跃度等信息，优化算法的推荐效果，并且在数据集MovieLens上进行验证，实验结果表明优化后的协同过滤推荐算法能有效提升推荐效果。
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