【摘 要】
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利用资源分配的原理提出一个基于有向图分割的推荐算法.通过二部图网络结构与资源分配方法的结合,建立了物品间关系的有向图,再利用非对称非负矩阵分解（Asymmetric Nonnegativ
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利用资源分配的原理提出一个基于有向图分割的推荐算法.通过二部图网络结构与资源分配方法的结合,建立了物品间关系的有向图,再利用非对称非负矩阵分解（Asymmetric Nonnegative Matrix Factorization,ANMF）分割此有向图,并将物品根据分割结果得出的物品间关联关系进行分类,并以此设置物品间的关联权重,最终实现对用户的Top-N物品推荐方案.实验结果表明,提出的算法提高了推荐准确率,并且能在一定程度上提高推荐多样性,降低推荐物品的流行性.
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