传统的协同过滤推荐算法主要采用的是用户对资源的正反馈信号，而其他的用户

传统的协同过滤推荐算法主要采用的是用户对资源的正反馈信号，而其他的用户与资源的隐藏信息会被忽视，最终造成评分数据的稀少。针对数据稀少的问题，提议使用基于用户隐式特点的协同过滤算法。

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Den traditionelle samarbejdsfiltreringsanbefalingsalgoritme vedtager hovedsageligt det positive feedback-signal fra brugeren til ressourcen, mens de skjulte oplysninger fra andre brugere og ressourcer bliver ignoreret, og til sidst score-dataene vil være knappe. For at håndtere problemet med sparsomme data foreslås en samarbejdsfiltreringsalgoritme baseret på implicitte brugerfunktioner.

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The traditional collaborative filtering recommendation algorithm mainly uses the positive feedback signal of users to resources, while the hidden information of other users and resources will be ignored, resulting in the scarcity of scoring data. To solve the problem of data scarcity, a collaborative filtering algorithm based on the implicit characteristics of users is proposed.<br>

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