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客户的兴趣是不断变化的。但是，目前所广泛应用在推荐系统中的协同过滤算法却是静态的，它只是单纯整合客户的历史数据，并未考虑客户的兴趣变化情况，这必然会导致对高信息量客户的低推荐性能。文中将客户的兴趣度变化考虑在内，提出了一种基于客户行为序列的算法，可以在一定程度上提高针对高信息量客户推荐的性能。
基于客户行为序列的推荐算法
【摘 要】
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客户的兴趣是不断变化的。但是，目前所广泛应用在推荐系统中的协同过滤算法却是静态的，它只是单纯整合客户的历史数据，并未考虑客户的兴趣变化情况，这必然会导致对高信息量客户的
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2006年9期
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