【摘 要】
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电子商务环境下为用户提供高效的推荐是一个非常有意义的课题,然而稀疏性问题严重影响了推荐系统的推荐质量。为了有效解决这个问题,提出了一种基于信任传播的TSRCF协同过滤
【基金项目】
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江苏省教育厅人文社会科学研究基金资助项目（No.2013ZDIXM017）.
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电子商务环境下为用户提供高效的推荐是一个非常有意义的课题,然而稀疏性问题严重影响了推荐系统的推荐质量。为了有效解决这个问题,提出了一种基于信任传播的TSRCF协同过滤算法,在信任传播的基础上,提出了信任度,相似度,关系度的混合权重TSR,取代了传统的协同过滤算法的相似度,作为寻找邻居用户的标准。TSRCF算法在一定程度上缓解了稀疏性问题,帮助用户在信息过载的情境下得到高质量的推荐。在Epinions数据集和Film Trust数据集上的仿真实验也验证了TSRCF算法比传统CF算法有更高的推荐精确度。
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