【摘 要】
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以协同过滤为代表的传统推荐算法能够为用户提供准确率较高的推荐列表,但忽略了推荐系统中另外一个重要的衡量标准：多样性。随着社交网络的日益发展,大量冗余和重复的信息充斥
【机 构】
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云南大学软件学院,云南大学旅游文化学院信科系,云南省软件工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61562091）, 云南省应用基础研究计划面上项目（2016FB110）, 云南省软件工程重点实验室开放项目（2012SE303,2012SE205）资助
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以协同过滤为代表的传统推荐算法能够为用户提供准确率较高的推荐列表,但忽略了推荐系统中另外一个重要的衡量标准：多样性。随着社交网络的日益发展,大量冗余和重复的信息充斥其间,信息过载使得快速、有效地发现用户的兴趣爱好变得更加困难。针对某个用户推荐最能满足其兴趣爱好的物品,需要具备显著的相关度且能覆盖用户广泛的兴趣爱好。因此,基于社交关系和用户偏好提出一种面向多样性和相关度的图排序框架。首先,引入社交关系图模型,综合考虑用户及物品之间的关系,以更好地建模它们的相关度;然后,利用线性模型融合多样性和相关性两个重要
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