【摘 要】
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Web2.0的发展加剧了信息过载的问题，帮助用户从Web获得有用的信息是当前的研究热点。本文课题是研究如何将Web社会网络与协同过滤技术相结合，以更有效帮助用户从Web获取有用信
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Web2.0的发展加剧了信息过载的问题，帮助用户从Web获得有用的信息是当前的研究热点。本文课题是研究如何将Web社会网络与协同过滤技术相结合，以更有效帮助用户从Web获取有用信息。
本文主要工作有：
(1)以FOAF规范为基础的Web社会网络表示研究；
(2)Web社会网络环境下引入信任的协同过滤模型研究，包括：模型框架的设计，典型Trust推导算法TidalTrust分析，基于路径相似的信任推导算法研究，基于路径相似的信任推导的协同过滤算法研究；
(3)相应推荐系统设计与实现。
本文的主要贡献：
(1)提出了Web社会网络环境下基于路径相似的信任推导的协同过滤模型PSTBCFM；
(2)提出了基于路径相似的Trust推导算法PSTrust，并通过实验验证了相对TidalTrust的优越性；
(3)构建了引入PSTrust的协同过滤算法PSTBCF，并通过实验验证了推荐效果；
(4)提出了基于内聚度的最相似邻居的选择方法。
本文工作对引入信任的协同过滤研究和Web环境下的信息获取研究具有参考价值。
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