關鍵操作：
一、演算法中引入使用者偏好的時間指數修正模型（以****為例）
在實際生活中，人們的興趣與行為偏好並不是一成不變的，而是隨著時間與環境的變化而發生相應地改變，以**推薦為例，假設使用者a在2023年之前更偏好爵士樂，收聽**渠道主要來自本地**庫，而從2023年開始，該使用者收聽搖滾**的資料在不斷增多，而來自「私人電台」收聽渠道歌曲佔比也在不斷上公升，那麼我們就可以推測，如果從電台渠道為這位使用者推薦搖滾**，使用者對推薦歌曲的接受程度也就更高。傳統的推薦演算法在向使用者進行推薦時並沒有考慮到時間因素對使用者偏好的影響，推薦結果不具有較強的時效性，因此本文把使用者行為中的時間因素考慮進來，為使用者偏好構建時間指數修正模型，確保推薦系統能及時察覺到使用者興趣的變化。
時間指數修正模型由時間衰減函式來決定，如公式1所示：
公式中，距離當前時間越近，權重會越大；如果距離當前時間越遠，權重越小。
從上表中可以看到，與爵士樂相比，搖滾樂的主要收聽時間距離推薦時間較遠，因此在加入時間因子後，搖滾樂歌曲的評分評分降幅要大於爵士樂，這說明時間指數修正模型能夠很好地捕捉使用者近期的行為偏好。
使用者偏好等資料經過時間指數修正後，將應用到lightgbm演算法的歌曲評測中。
模型加權比例：基於svd的**評分和基於lightgbm的**評分將以不同的權重進行組合，得到最終的svd-lightgbm模型**結果。當
將訓練的模型部署在django框架中，經過測試從模型**開始到新聞列表的展示過程耗時在3s左右。
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