【摘 要】
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在社会网络中,通过利用用户兴趣、社交关系、历史日志等用户响应来提高推荐系统的性能。通过社交网络中用户随时间变化的响应信息实现用户的相似性度量,并以此为基础实现对目
【基金项目】
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2018年度天津市哲学社会科学规划项目“基于人工智能的公众医学信息服务平台构建”(TJTQ18-010);2017年度天津市教委科研计划项目“基于本体建模的个性化Web服务发现方法研究”(2017SK098)
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在社会网络中,通过利用用户兴趣、社交关系、历史日志等用户响应来提高推荐系统的性能。通过社交网络中用户随时间变化的响应信息实现用户的相似性度量,并以此为基础实现对目标用户的协同过滤推荐。将本文提出的方法和传统的基于用户的协同过滤推荐方法在Extended Epinions DataSet进行实验比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于传统方法。
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