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。