【摘 要】
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社交网络中朋友关系推荐是一个研究热点。当前,推荐方法主要以用户提供的某个属性为基础,通过比较用户之间的相似性来进行朋友推荐。这样的朋友推荐方法模式单一、信息利用率
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社交网络中朋友关系推荐是一个研究热点。当前,推荐方法主要以用户提供的某个属性为基础,通过比较用户之间的相似性来进行朋友推荐。这样的朋友推荐方法模式单一、信息利用率低下、推荐精度不高。针对朋友关系预测模型信息利用率不高的问题,本文提出一种将多种信息相互融合的方法,采用基于用户的协同过滤方法将朋友推荐系统完善化。因此,本文研究工作具有一定的理论和实践意义。
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