《表2 UICF和基准方法的对比结果》

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《基于物品的统一推荐模型》

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UICF与基准方法的对比结果如表2所示，加粗的数值表示最好结果。为了公平地进行比较，表中每个方法的embedding＿size均设为32（本文将在下个实验中比较不同embedding＿size对UICF的影响）。从表2中可以看出，融合后的模型UICF在3个数据集上的HR和NDCG上基本上都取得了最大值（HR和NDCG的值越大代表训练出来的模型在测试集上的测试分值越接近实际分值），特别是在Foursquare和Music两个数据集上，效果更加明显。