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針對目前用戶偏好數(shù)據(jù)和社交關(guān)系數(shù)據(jù)十分稀疏的問題，以及用戶可能更加喜歡朋友推薦的商品而不喜歡非朋友推薦的商品這樣一個事實(shí)，提出了一種結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)和用戶間的興趣偏好相似度的正則化矩陣分解推薦算法，首先針對社交關(guān)系數(shù)據(jù)稀疏問題，利用網(wǎng)絡(luò)的全局和局部拓?fù)涮匦酝诰虺鲇脩糸g的信任和不信任關(guān)系矩陣，然后定義了一種改進(jìn)的用戶間的興趣偏好相似度計算方法，最后在矩陣分解的過程中將信任矩陣、不信任矩陣以及興趣相關(guān)性綜合起來為用戶作出推薦。實(shí)驗(yàn)表明該方法優(yōu)于主要的正則化推薦方法，與基本的矩陣分解模型（ SocialMF）、SoRec、TrustMF、CTRPMF、RecSSN算法相比，算法在均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）上分別減小了1.1 qo~9.Sqo和20/0~ 10. lqo，取得了較好的推薦效果。
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