【摘 要】
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针对现有基于模型的协同推荐算法推荐精度不高和覆盖面较小的问题，引入社会网络中的信任信息对基于矩阵分解的推荐模型进行扩展，提出一种融合信任传播和矩阵分解的协同推荐算法
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（F2013203124,F2011203219）,河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZH2012028）
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针对现有基于模型的协同推荐算法推荐精度不高和覆盖面较小的问题，引入社会网络中的信任信息对基于矩阵分解的推荐模型进行扩展，提出一种融合信任传播和矩阵分解的协同推荐算法。首先，基于社会网络中的直接信任关系，提出一种信任传播规则，实现社会网络中信任关系的传递；然后，利用矩阵分解技术降维处理大规模数据集的优势，提出一种融合信任传播机制和矩阵分解模型的协同推荐算法。在Epinions数据集上的实验结果表明，本文提出的推荐算法不仅提高了推荐的精度，而且增加了推荐的覆盖面。
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