【摘 要】
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在推荐系统中,构建资源模型是一个关键问题。通过对以往传统基于用户的资源模型研究,发现其往往假定用户独立存在,未能充分利用用户之间的信任关系,这带来马太效应过强,冷启
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在推荐系统中,构建资源模型是一个关键问题。通过对以往传统基于用户的资源模型研究,发现其往往假定用户独立存在,未能充分利用用户之间的信任关系,这带来马太效应过强,冷启动难等问题。基于此,本文设计一种基于标签共现的用户信任网络,通过在其上执行PageRank算法对基于用户的资源模型进行更新优化,进而结合经过改进的物质扩散算法得出推荐结果。实验表明,相较于以往算法,本文提出的算法较为显著地提高了推荐效果。
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