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協(xié)同過濾技術在現(xiàn)代推薦系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，其基本思想是相似的用戶會喜歡相似的物品。評分函數(shù)（ ScoreFunction，SF）是協(xié)同過濾推薦模型的一個關鍵技術，用于評估用戶對物品的喜妤程度。然而，目前常用的評分函數(shù)存在如下缺陷，即內(nèi)積評分函數(shù)難以有效捕捉用戶與用戶以及物品與物品的相似度，而歐幾里德距離度量函數(shù)由于幾何空間限制降低了模型的表達能力。文中提出了一種融合內(nèi)積相似度和歐幾里徳距離度量的新穎的混合評分函數(shù)，并從理論上分析了此混合評分函數(shù)的性質(zhì)，證明它能有效彌補現(xiàn)有評分函數(shù)的不足。此外，新的混合評分函數(shù)是一項通用技術，適用于諸多現(xiàn)有的推薦模型（如SVD十十，MF，NGCF，CML等），能夠提高模型的推薦質(zhì)量。最后，在6個公開數(shù)據(jù)集上進行了大量實驗，驗證了新混合評分函數(shù)的優(yōu)越性能。
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