【摘 要】
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针对协同过滤推荐系统中数据稀疏性导致推荐准确性低下问题，提出信任传递的矩阵分解推荐算法．该算法利用用户社交网络的直接信任关系，基于信任传递思想，预测用户在社交网络中的间
【基金项目】
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重庆市教委科技项目(KJ130646)
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针对协同过滤推荐系统中数据稀疏性导致推荐准确性低下问题，提出信任传递的矩阵分解推荐算法．该算法利用用户社交网络的直接信任关系，基于信任传递思想，预测用户在社交网络中的间接信任关系，以解决社交网络信任关系的稀疏性问题．该算法使用填充后的社交网络信任数据，预测填充用户评分数据，以解决用户评分数据的稀疏性问题；将处理后的用户评分数据在基于正则化迭代最小二乘方法推荐系统中进行应用，取得良好效果．实验结果表明：使用Epinions数据集，相比传统的矩阵分解算法，该算法的平均绝对误差下降了10．77％．
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