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推荐技术能够为用户提供符合其需求的资源，在信息过载的环境中推荐可有效增进传播效率。当前，传统推荐算法的效果在许多应用中得到证实，但在初始评价信息稀疏、数据量大的条件下该技术仍然存在不足。提出迭代资源扩散算法，通过用户在线行为构建用户评价网络，将此网络中节点结构相似性信息应用于相关用户推荐算法设计，可为网络用户提供与其具有较高相似性的相关用户列表；并进一步利用网络中节点的结构特征信息如节点度中心性、中介中心性等指标，改善算法效果。通过基于博客社区用户友情网络的对比测试实验，证明在初始信息非常稀疏的条件下，资