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基于概率矩阵分解的社交网络推荐算法研究

摘要：	推荐系统已经成为人们在网上寻找自己所需信息的常用工具之一。基于社交网络的推荐方法能够解决传统推荐算法存在的问题,例如新用户的冷启动问题。本文提出了一种基于矩阵分解的并且可以应用于社交网络的新模型。该模型将信任传播机制融入模型中,并使用Epinions.com数据集进行实验。试验结果表明,基于社交网络的新模型在推荐准确度方面相较于传统模型,针对评分较少的新用户所存在的冷启动问题有较好的解决。
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