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个性化推荐的主要意义在于能够帮助人们从海量的信息数据中,挖掘出用户可能感兴趣的信息,节省用户搜寻信息的时间,提高用户的效率,改善用户体验。一个推荐系统的主体主要包括用户和物品,在实现个性化推荐的过程中,往往需要比较主体与主体之间的相似度,从而为个性化推荐提供依据。然而传统的协同过滤算法仅仅考虑了用户之间的共同评分项,忽略了用户与物品之间的关系,使得推荐的结果并不理想。推荐系统主体间的关系能够反映其