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推薦系統(tǒng)可以有效解決信息過載問題，為用戶提供個性化的推薦服務。然而在評分矩陣稀疏的情況下，僅通過分析用戶項目評分矩陣來生成預測結果的傳統(tǒng)模型效果較差。針對該問題，利用用戶評分以及用戶社會信任關系兩部分信息計算用戶相似度，提出一種融合社交關系的矩陣分解型推薦模型 Soreglm。通過挖掘社交網(wǎng)絡中用戶的拓撲關系，利用目標用戶的直接鄰居與間接鄰居信息構建加權社會信任網(wǎng)絡，在充分使用用戶社交關系信息的同時減少冗余的社交噪聲。基于公開數(shù)據(jù)集的實驗結果表明，與 Soreg、 Sociall等7種經(jīng)典模型相比Foregin能夠有效提高推薦準確性，且對于稀疏數(shù)據(jù)的提升效果明顯。
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