【摘 要】
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随着Web2.0的飞速发展,社交推荐逐渐成为推荐领域近几年的研究热点。如何更有效地利用用户的社交关系是社交推荐的关键,目前的社交推荐算法主要引入的是用户之间的直接联系（明
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能和信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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安徽大学2014年本科生创新创业项目（201410357036）,安徽大学“211工程”三期第三批杰出青年科学研究培育基金（KJQN1116）资助.
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随着Web2.0的飞速发展,社交推荐逐渐成为推荐领域近几年的研究热点。如何更有效地利用用户的社交关系是社交推荐的关键,目前的社交推荐算法主要引入的是用户之间的直接联系（明确关系）。将社交关系进一步细分为明确关系和隐含关系,并结合历史评分得到的用户声誉信息刻画了由用户全局信息（声誉）与局部信息（明确关系和隐含关系）所构成的推荐系统框架。与现有的社交推荐算法相比,所提出的算法更全面地分析了用户的社交关系,且具有良好的可解释性。在Douban数据集和Epinions数据集上进行了实验,并将本算法与主流的推荐算法
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