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協同過濾技術在現代推薦系統中得到了廣泛的應用，其基本思想是相似的用戶會喜歡相似的物品。評分函數（ ScoreFunction，SF）是協同過濾推薦模型的一個關鍵技術，用于評估用戶對物品的喜妤程度。然而，目前常用的評分函數存在如下缺陷，即內積評分函數難以有效捕捉用戶與用戶以及物品與物品的相似度，而歐幾里德距離度量函數由于幾何空間限制降低了模型的表達能力。文中提出了一種融合內積相似度和歐幾里徳距離度量的新穎的混合評分函數，并從理論上分析了此混合評分函數的性質，證明它能有效彌補現有評分函數的不足。此外，新的混合評分函數是一項通用技術，適用于諸多現有的推薦模型（如SVD十十，MF，NGCF，CML等），能夠提高模型的推薦質量。最后，在6個公開數據集上進行了大量實驗，驗證了新混合評分函數的優越性能。
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