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社交网络环境下基于用户响应的推荐方法研究

         

摘要

在社会网络中,通过利用用户兴趣、社交关系、历史日志等用户响应来提高推荐系统的性能。通过社交网络中用户随时间变化的响应信息实现用户的相似性度量,并以此为基础实现对目标用户的协同过滤推荐。将本文提出的方法和传统的基于用户的协同过滤推荐方法在Extended Epinions DataSet进行实验比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于传统方法。

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