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因当前方法在划分用户行为时参考指标单一,导致推断结果误差较大。为解决上述问题,基于协同过滤推荐,对社交网络行为推断方法展开研究。根据不同形式的社交网络推荐模式,架构用户之间的信任关系,随后将信任值替换为相似度,采用协同过滤算法获取推荐列表,基于社交网络信息的组成部分,利用线性融合方法将其结合,创建用户相似度模型,推导出推荐函数表达式;扩展用户社交网络行为和普遍采集物品行为,构建用户采集物品行为事件所含模块,依据事件行为序列中潜在行为,构建用户行为序列形式,根据潜在行为动态偏好空间与行为推断参数集合,