【摘 要】
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数据稀疏性是目前协同过滤面临的主要挑战之一。用户间的信任关系为推荐系统提供了有用的附加信息。已有工作主要采用直接信任关系作为附加信息，对间接信任关系考虑得较少。针
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41604114,61379089)资助
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数据稀疏性是目前协同过滤面临的主要挑战之一。用户间的信任关系为推荐系统提供了有用的附加信息。已有工作主要采用直接信任关系作为附加信息，对间接信任关系考虑得较少。针对这一情况，提出一种融合直接和间接的用户非对称信任关系的推荐算法(ATRec)。首先，构建一种信任传递机制，并利用该机制获得用户间的间接非对称信任关系。其次，根据直接和间接非对称信任关系获得每个用户的信任集合。最后，利用信任集合、最近邻的评分和好评阈值计算出商品的受欢迎程度，进而获得对用户的to p-N推荐列表。在真实数据集上的实验结果表明，该算
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