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本文提出了一种基于赋权二分图的网络结构推荐算法，将归一化后的用户对物品的评分赋值给用户-物品的连边，构建一个用户-物品赋权二分图。提出了一个物品的度调整因子，减少度大的流行物品对其他物品的分类影响。同时，考虑到要减少大量使用流行物品的用户的推荐权重，提高使用非流行物品的用户的推荐权重，提出了用户度调整因子，提高大度用户的推荐能力，因为他们较多选择了非流行物品。测试表明，通过引入用户和物品的自适应度调整因子，提高了推荐算法的精确性。