【摘 要】
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现有的推荐算法引入用户显式信任,可以有效地提高推荐精度,但没有充分挖掘社交关系,而间接信任在社交信息中具有更加丰富的潜在价值,进一步影响到推荐质量。虽然对于间接信任
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现有的推荐算法引入用户显式信任,可以有效地提高推荐精度,但没有充分挖掘社交关系,而间接信任在社交信息中具有更加丰富的潜在价值,进一步影响到推荐质量。虽然对于间接信任也存在相关研究,但是计算复杂,采取的信任传递路径不充分。故此,通过信任传递网络图,将各分支节点与总路径节点比例经过逐节点相乘的方式全局获取信任间接值,然后采用信息熵分析用户社交信任关系的实际表现,调整信任,以形成间接信任的计算模型IpmTrust,并以此模型设计一种考虑用户间接信任的推荐算法GITCF。该算法利用高斯模型对评分矩阵进行填充,然后
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