【摘 要】
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基于最近邻的协同过滤算法是个性化推荐中应用的最为成功的算法,然而在普通网络中,用户身份兴趣等信息缺乏可靠性,导致该算法推荐不够精确。社会网络是彼此拥有足够的感情后
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助
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基于最近邻的协同过滤算法是个性化推荐中应用的最为成功的算法,然而在普通网络中,用户身份兴趣等信息缺乏可靠性,导致该算法推荐不够精确。社会网络是彼此拥有足够的感情后建立起来的一种人际关系网络,它的出现为广大用户提供了一个相对安全的绿色交流通道。本文针对社会网络中个性化推荐系统存在的问题,提出了一种在社会网络下基于信任度的最近邻居集合算法的优化,该算法通过分析社会网络中用户的信任度给出个性化推荐。实验表明,该算法在社会网络中的应用提高了个性化推荐的准确度,增加了用户的满意程度。
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