Abstract -Baserat på en hybridalgoritm som innehåller värmeledning och sannolikhetsspridning processer (Proc. Natl. Vad är det? - Acad, vad gör du här? Det är Sci. U.S.A., 107 (2010) 4511), i detta brev, föreslår vi en förbättrad metod genom att införa en objektorienterad funktion, med fokus på att lösa dilemmat med rekommendationens noggrannhet mellan kalla och populära objekt. I motsats till tidigare verk kräver den nuvarande algoritmen inte någon ytterligare information (t.ex. taggar). Ytterligare experimentella resultat som erhållits i tre verkliga datauppsättningar, RYM, Netflix och MovieLens, visar att den föreslagna algoritmen, jämfört med den ursprungliga hybridmetoden, avsevärt förbättrar rekommendationsnoggrannheten hos de kalla objekten, samtidigt som den håller rekommendationsnoggrannheten för helheten och de populära objekten. Detta arbete kan sprida lite ljus över både förståelse och utformning av effektiva metoder för långstjärtade online-tillämpningar av rekommenderade system.
Även i detta sammanhang föreslogs en förbättrad metod genom att införa en objektorienterad funktion, med fokus på att lösa dilemmat med rekommendationens noggrannhet mellan kalla och populära objekt REF.