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推薦系統(tǒng)可以有效解決信息過(guò)載問(wèn)題，為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。然而在評(píng)分矩陣稀疏的情況下，僅通過(guò)分析用戶項(xiàng)目評(píng)分矩陣來(lái)生成預(yù)測(cè)結(jié)果的傳統(tǒng)模型效果較差。針對(duì)該問(wèn)題，利用用戶評(píng)分以及用戶社會(huì)信任關(guān)系兩部分信息計(jì)算用戶相似度，提出一種融合社交關(guān)系的矩陣分解型推薦模型 Soreglm。通過(guò)挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的拓?fù)潢P(guān)系，利用目標(biāo)用戶的直接鄰居與間接鄰居信息構(gòu)建加權(quán)社會(huì)信任網(wǎng)絡(luò)，在充分使用用戶社交關(guān)系信息的同時(shí)減少冗余的社交噪聲?；诠_(kāi)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)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(zhǔn)確性，且對(duì)于稀疏數(shù)據(jù)的提升效果明顯。
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