评分函数定义为：
R:User × Item × Context →Rating
基于情境偏好提取和估计得情境感知的推荐流程可以有三种形式：
（1）情境预过滤
情境预过滤是使用情境信息来选择或构建相关性最强的二维（user× Item）数据用以推荐。
（2）情境后过滤
情境后过滤方法是在进行推荐时忽略输入数据的情境信息，即在对候选物品进行评分并排序后，再从中任意选择前N个进行推荐。
（3）情境建模
情境建模方法直接在推荐函数中把情境信息作为预测用户对物品评分的现式因素来考虑。
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评分函数定义为：
R:User × Item × Context →Rating
基于情境偏好提取和估计得情境感知的推荐流程可以有三种形式：
（1）情境预过滤
情境预过滤是使用情境信息来选择或构建相关性最强的二维（user× Item）数据用以推荐。
（2）情境后过滤
情境后过滤方法是在进行推荐时忽略输入数据的情境信息，即在对候选物品进行评分并排序后，再从中任意选择前N个进行推荐。
（3）情境建模
情境建模方法直接在推荐函数中把情境信息作为预测用户对物品评分的现式因素来考虑。
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本文标题：【2018-10-14】情境感知推荐系统
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/uigcoftx.html
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