Yes, the novel approach can be modified to combine both implicit and explicit data.

In general, explicit data refers to ratings or feedback provided by users about products, while implicit data refers to user interactions with products such as clicks, purchases, and viewings. In the context of recommendation systems, implicit data can be more abundant than explicit data, since users may not always provide explicit ratings or feedback.

To combine both types of data, we can represent explicit data as a rating matrix, where the values correspond to the ratings provided by users for each product. We can represent implicit data as a binary matrix, where the values correspond to user interactions with products (e.g., 1 for interaction, 0 for no interaction).

Here's how we can modify the novel approach to combine both types of data:

1. Use SVD to reduce the dimensionality of the combined rating and interaction matrices and obtain latent features for users and products.
2. Use a clustering algorithm to cluster users and products based on their latent features.
3. For each user, find the nearest neighbors in the same cluster and recommend products that the neighbors have interacted with or rated highly.
4. For each product, find the nearest neighbors in the same cluster and recommend them to users who have interacted with similar products or rated them highly.

Here's an implementation in Python using Scikit-learn, assuming we have two matrices `R` and `I` representing explicit and implicit data respectively:
```python
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# Prepare the data
# Assume we have a numpy array R representing explicit ratings
# and a numpy array I representing implicit user-product interactions

# Combine the explicit and implicit data
X = R + I

# Train the SVD model
svd = TruncatedSVD(n_components=10, random_state=42)
X_svd = svd.fit_transform(X)

# Cluster users and products based on their latent features
n_clusters = 5
kmeans_users = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42).fit(X_svd)
kmeans_products = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42).fit(X_svd.T)

# Find nearest neighbors for users and products in the same cluster
nn_users = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='ball_tree').fit(X_svd[kmeans_users.labels_ == 0])
nn_products = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='ball_tree').fit(X_svd.T[kmeans_products.labels_ == 0])

# Generate recommendations for each user
for user_id in range(R.shape[0]):
    user_data = X[user_id]
    user_data_svd = svd.transform(user_data.reshape(1, -1))
    user_cluster = kmeans_users.predict(user_data_svd)[0]
    nn_users_cluster = nn_users.kneighbors(user_data_svd, return_distance=False)
    nn_users_cluster = nn_users_cluster.reshape(-1)
    nn_users_cluster = nn_users_cluster[kmeans_users.labels_[nn_users_cluster] == user_cluster]
    recommended_products = []
    for nn_user in nn_users_cluster:
        recommended_products.extend(np.where(I[nn_user] > 0)[0])
        recommended_products.extend(np.argsort(R[nn_user])[::-1][:3])
    recommended_products = list(set(recommended_products) - set(np.where(user_data > 0)[0]))
    print(f"User {user_id}: {recommended_products}")

# Generate recommendations for each product
for product_id in range(R.shape[1]):
    product_data = X[:,product_id]
    product_data_svd = svd.transform(product_data.reshape(1, -1)).T
```
예, 새로운 접근 방식은 암시적 데이터와 명시적 데이터를 모두 결합하도록 수정할 수 있습니다.

일반적으로 명시적 데이터는 사용자가 제품에 대해 제공한 평점이나 피드백을 의미하며, 암시적 데이터는 클릭, 구매, 조회 등 제품과의 사용자 상호 작용을 의미합니다. 추천 시스템에서는 사용자가 항상 명시적인 평가나 피드백을 제공하지 않을 수 있으므로 명시적 데이터보다 암시적 데이터가 더 풍부할 수 있습니다.

두 가지 유형의 데이터를 결합하기 위해 명시적 데이터를 평점 매트릭스로 표현할 수 있으며, 여기서 값은 각 제품에 대해 사용자가 제공한 평점과 일치합니다. 암시적 데이터는 이진 행렬로 표현할 수 있으며, 여기서 값은 제품과의 사용자 상호 작용에 해당합니다(예: 상호 작용이 있으면 1, 상호 작용이 없으면 0).

두 가지 유형의 데이터를 결합하기 위해 새로운 접근 방식을 수정하는 방법은 다음과 같습니다:

1. SVD를 사용하여 결합된 평점 및 상호작용 행렬의 차원을 줄이고 사용자 및 제품에 대한 잠재적 특징을 얻습니다.
2. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 잠재적 특징을 기반으로 사용자와 제품을 클러스터링합니다.
3. 각 사용자에 대해 동일한 클러스터에서 가장 가까운 이웃을 찾고 이웃이 상호 작용했거나 높은 평가를 받은 제품을 추천합니다.
4. 각 제품에 대해 동일한 클러스터에서 가장 가까운 이웃을 찾아 유사한 제품과 상호 작용했거나 높은 평가를 한 사용자에게 추천합니다.

다음은 명시적 데이터와 암시적 데이터를 각각 나타내는 두 개의 행렬 `R`과 `I`가 있다고 가정하고 Scikit-learn을 사용하여 Python으로 구현한 예제입니다:
``python
sklearn.decomposition에서 TruncatedSVD를 가져옵니다.
sklearn.cluster에서 KMeans를 가져옵니다.
sklearn.neighbors에서 NearestNeighbors를 가져옵니다.

# 데이터 준비
# 명시적 등급을 나타내는 열거형 배열 R이 있다고 가정합니다.
# 암시적 사용자-제품 상호작용을 나타내는 널 배열 I가 있다고 가정합니다.

# 명시적 데이터와 암시적 데이터를 결합합니다.
X = R + I

# SVD 모델 훈련
svd = TruncatedSVD(n_components=10, random_state=42)
X_svd = svd.fit_transform(X)

# 잠재 기능에 따라 사용자 및 제품 클러스터링
n_clusters = 5
kmeans_users = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42).fit(X_svd)
kmeans_products = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42).fit(X_svd.T)

# 동일한 클러스터에 있는 사용자 및 제품에 대한 가장 가까운 이웃 찾기
nn_users = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='ball_tree').fit(X_svd[kmeans_users.labels_ == 0])
nn_products = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='ball_tree').fit(X_svd.T[kmeans_products.labels_ == 0])

# 각 사용자에 대한 추천 생성
for user_id in range(R.shape[0]):
    user_data = X[user_id]
    user_data_svd = svd.transform(user_data.reshape(1, -1))
    user_cluster = kmeans_users.predict(user_data_svd)[0]
    nn_users_cluster = nn_users.kneighbors(user_data_svd, return_distance=False)
    nn_users_cluster = nn_users_cluster.reshape(-1)
    nn_users_cluster = nn_users_cluster[kmeans_users.labels_[nn_users_cluster] == user_cluster]
    recommended_products = []
    nn_users_cluster의 nn_user에 대해:
        recommended_products.extend(np.where(I[nn_user] > 0)[0])
        recommended_products.extend(np.argsort(R[nn_user])[::-1][:3])
    recommended_products = list(set(recommended_products) - set(np.where(user_data > 0)[0]))
    print(f"사용자 {user_id}: {recommended_products}")

# 각 제품에 대한 추천 생성
for product_id in range(R.shape[1]):
    product_data = X[:,product_id]
    product_data_svd = svd.transform(product_data.reshape(1, -1)).T
```