【摘 要】
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由于社交网络中人物与内容之间错综复杂的关系，如何合理地给用户推荐感兴趣的内容具有十分重要的意义。提出CCVR（Core user for Clustering interesting Vector for Recommend）
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院 湖北 武汉 430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 湖北 武汉 430065;
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由于社交网络中人物与内容之间错综复杂的关系，如何合理地给用户推荐感兴趣的内容具有十分重要的意义。提出CCVR（Core user for Clustering interesting Vector for Recommend）算法。基于用户的兴趣矩阵，运用改进的 K-means 算法进行聚类从而推导类兴趣向量，由此预测用户对哪些内容标签感兴趣，从而形成推荐。实验结果证明 CCVR 算法具有良好的准确性。
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