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基于时间加权的混合推荐算法研究的中期报告
该算法是一个基于时间加权的混合推荐算法，旨在解决传统协同过滤算法中存在的冷启动、稀疏性等问题，同时结合了内容推荐算法的优势，提高了推荐结果的精度和覆盖率。
算法流程如下：
1.数据预处理：对用户历史记录进行处理，包括去重、划分训练集和测试集等操作。
2.协同过滤推荐：选取与目标用户有过历史交互的用户作为邻居进行相似度计算，并加权计算相似度。根据邻居的历史行为，预测目标用户对未评价物品的评分。
3.内容推荐：根据用户的标记行为和喜好特征，推荐相关的物品。
4.混合推荐：在协同过滤推荐和内容推荐的基础上，采用时间加权的策略进行混合推荐。该策略考虑了用户行为的时间戳，在计算推荐结果时对最近的行为进行加权处理，降低过去行为对推荐结果的影响。
5.推荐结果评估：采用准确率、召回率、覆盖率等指标对推荐结果进行评估和比较。
目前，已经完成了数据预处理和协同过滤推荐的实现，并进行了推荐结果的评估和对比。下一步，需要继续实现内容推荐和混合推荐，并对算法进行优化和调参，提高推荐结果的精度和覆盖率。