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上传时间: 2021-03-10
详细说明：随着社交网络的出现和普及，越来越多的用户喜欢分享他们的体验，例如评分，评论和博客。 社交网络的新因素，例如基于朋友圈的人际影响力和兴趣，为推荐系统（RS）带来了机遇和挑战，从而解决了数据集的冷启动和稀疏性问题。 RS中已使用了某些社会因素，但尚未充分考虑。 本文将个人兴趣，人际利益相似度和人际影响力这三个社会因素融合为一个基于概率矩阵分解的统一个性化推荐模型。 个人兴趣的因素可以使RS推荐项目以满足用户的个性化需求，特别是对于有经验的用户。 此外，对于冷启动用户，人际关系的相似性和人际关系的影响可以增强潜在空间中要素之间的内在联系。 我们对三个评级数据集进行了一系列实验：Yelp，MovieLens和豆瓣电影。 实验结果表明，所提出的方法优于现有的RS方法。
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