Kabbur等提出了进一步表达用户信息的因子项目相似性模型factored item similarity modelsFISM。此模型本质上是基于物品的协同推荐算法它将用户历史评分过的物品作为特征属性来得到用户表示用户表示与物品表示的内积来表达用户对物品的偏好。SVD++模型则结合了基于用户的推荐算法和基于物品的推荐算法这两者的优势。用中文重写一下上面这段话
Kabbur等人提出了一种新的推荐算法模型，叫做因子项目相似性模型（FISM）。这个模型主要是基于物品的协同推荐算法，通过用户历史评分过的物品作为特征属性，来得到用户的表示。用户的表示和物品的表示进行内积运算，来表达用户对物品的偏好。另外，SVD++模型结合了基于用户的推荐算法和基于物品的推荐算法的优势。
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