【摘 要】
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社交网站在经济社会中日益重要，正逐步改变着人们的生活形态。在社交网站中，用户积极创建和加入社区，在不同的兴趣群体中分享自己的想法、经历等。随着社交网站在线用户的增多，社区数量急剧增加，用户很难找到符合自己兴趣和偏好的社区。因此，如何快速有效地为用户推荐其感兴趣的社区成为当下研究的热点问题。 前人对于推荐系统、个性化推荐方法、用户人格特质信息、个性化社区推荐有较多的研究，但很少有人利用用户人格特质
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社交网站在经济社会中日益重要，正逐步改变着人们的生活形态。在社交网站中，用户积极创建和加入社区，在不同的兴趣群体中分享自己的想法、经历等。随着社交网站在线用户的增多，社区数量急剧增加，用户很难找到符合自己兴趣和偏好的社区。因此，如何快速有效地为用户推荐其感兴趣的社区成为当下研究的热点问题。
前人对于推荐系统、个性化推荐方法、用户人格特质信息、个性化社区推荐有较多的研究，但很少有人利用用户人格特质信息针对个人推荐感兴趣的社区。因此，本研究将用户人格特质信息融入基本矩阵分解模型中，改进得到三种不同的推荐模型，分别为正则化矩阵分解模型(MF_R)、因子化矩阵分解模型(MF_F)、正则化-因子化矩阵分解模型(MF_RF)，进而探究融入用户人格特质信息的推荐模型对推荐质量的影响，并探究不同数据稀疏度的数据集对于推荐质量提高程度的影响。
本研究使用来自网站myPersonality和Last.FM的真实数据集进行算法评估，实验结果证明，通过正则化方式、因子化方式和正则化-因子化结合的方式可以将用户人格特质信息融入基本矩阵分解模型，且改进得到的三个模型都能提高推荐质量。其中，模型MF_RF相对于模型MF的推荐质量最优。同时，针对不同数据稀疏度的数据集进行对比实验，发现改进得到的三个模型可以更好的解决数据稀疏度更小的问题。
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