【摘 要】
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个性化推荐算法是解决社交网络中信息过载问题的一种有效方法,已成为社交网络中的研究热点。协作过滤算法是被广泛应用的个性化推荐算法,但由于未考虑社交网络的一些重要社交
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,大全集团
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划（BE2011156）
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个性化推荐算法是解决社交网络中信息过载问题的一种有效方法,已成为社交网络中的研究热点。协作过滤算法是被广泛应用的个性化推荐算法,但由于未考虑社交网络的一些重要社交信息及数据稀疏问题,故其在解决社交网络的推荐问题时推荐效果不佳。为此,提出一个基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法。首先根据用户-项目矩阵计算用户相似度,然后通过社交网络计算用户信任度和社会相似度并将三者融合,最后根据融合后的值形成最近邻集,并据此产生推荐结果。经实验分析,文中提出的算法较其他算法在解决社交网络的推荐问题时有更高的推荐精度。
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