基于社交网络用户特征的协同过滤推荐算法

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随着互联网应用的发展,如何从社会网络的众多用户中提取有用的信息,已经成为一个非常困难的问题。为了解决这个问题,在协同过滤算法的基础上提出了协同过滤推荐算法。首先,根据互联网用户的特征研究分析社交网络群体结构,从用户特征权重做出预测;其次,计算与目标用户最相似的邻近邻居集;最后建立社交网络用户特征的协同过滤推荐模型。
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