【摘 要】
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利用移动设备上下文、移动社会化网络等信息进一步提高推荐系统的预测准确率，并缓解可能存在的数据稀疏性和冷启动问题，已经成为移动推荐系统的主要任务。采用基于矩阵分解的因
【基金项目】
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浙江省重大科技专项重大工业项目(2012C11026-2)资助
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利用移动设备上下文、移动社会化网络等信息进一步提高推荐系统的预测准确率，并缓解可能存在的数据稀疏性和冷启动问题，已经成为移动推荐系统的主要任务。采用基于矩阵分解的因子分析方法，结合用户、服务和用户社会化网络信息进行服务推荐，可以缓解数据稀疏性和冷启动问题；同时，为了增加信任矩阵密度，引入间接信任关系，提出了一种符合移动社会化网络特点的信任度计算方法，该方法仅利用移动社会化网络结构信息构建信任矩阵，从而减少用户对信任关系的主动标识。实验结果表明，引入间接信任关系能够提高预测精度，同时比传统的协同过滤算法和已
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