【摘 要】
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基于RWR的方法作为一种TOP-N推荐解决了传统推荐算法遇到的大多数问题,但它只考虑了均匀结点,并且在矩阵分解时需要极大的空间代价。若将置信度传播算法引入则不会存在这些问
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家油气重大专项(编号:2017ZX05013-001)资助
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基于RWR的方法作为一种TOP-N推荐解决了传统推荐算法遇到的大多数问题,但它只考虑了均匀结点,并且在矩阵分解时需要极大的空间代价。若将置信度传播算法引入则不会存在这些问题,然而传统置信度传播算法用全局结点来计算目标结点置信度,时间复杂度较大,因此,提出将置信度传播算法改进优化后应用于个性化推荐算法中,以用户和项目为两个结点集合,通过自适应大小区域内的结点计算目标结点的置信度,根据最终结点置信度推荐相应项目给目标用户。通过与传统置信度传播算法的对比实验,得到了在最优精度下的相应参数设置,然后与基于RWR的
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