【摘 要】
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提出了一种结合强弱联系和兴趣的社交网络推荐算法. 首先, 考虑依据强弱联系为客户构建社交关系集合, 同时兼顾信息传递的广度和深度. 然后, 基于关联规则改进传统PageRank算
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提出了一种结合强弱联系和兴趣的社交网络推荐算法. 首先, 考虑依据强弱联系为客户构建社交关系集合, 同时兼顾信息传递的广度和深度. 然后, 基于关联规则改进传统PageRank算法的状态转移概率, 修正的矩阵能够更合理地度量不同客户之间的社交紧密程度. 同时, 考虑客户之间的兴趣爱好相似性, 赋予其对候选项目投票的权重, 旨在提高系统的多样性和新颖性. 最后, 综合上述两者对候选项目进行评分并作Top-N过滤得到推荐列表. 实验结果表明, 本算法相对于参照算法更具合理性和有效性.
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