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文章模拟用户的打分过程，利用信任来改进用户评分。同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用，与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题。实验结果显示，本文提出的基于声誉的协同过滤推荐方法能更准确地反映用户的偏好情况和资源的质量，从而提高推荐的准确率。
知识网络社区中基于声誉的协同过滤推荐技术研究
【摘 要】
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文章模拟用户的打分过程，利用信任来改进用户评分。同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用，与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题。实验结果显示，本文提出的基于声誉的协
【机 构】
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武汉大学信息管理学院
【出 处】
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情报理论与实践
【发表日期】
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2015年5期
【基金项目】
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本文为教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“商品评论源信息获取方法与技术研究”（项目编号：14JJD870002）和国家自然科学基金项目“泛在环境下基于情境感知的信息多维推荐服务模型与实现研究”（项目编号：71103136）的成果之一.致谢：李马宁参与了实验数据预处理阶段代码的部分编写工作,为本文完成提供了支持,在此表示感谢!
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