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為了提高推薦算法評分預測的準確度，解決冷啟動用戶推薦問題，在TrustWalker模型基礎上提出一種基于用戶偏好的隨機游走模型-PtTrustWalker。首先，利用矩陣分解法對社會網(wǎng)絡中的用戶、項目相似度進行計算；其次，將項目進行聚類，通過用戶評分計算用戶對項目類的偏好和不同項目類下的用戶相似度；最后，利用權威度和用戶偏好將信任細化為不同類別下用戶的信任，并在游走過程中利用信任用戶最高偏好類中與目標物品相似的項目評分進行評分預測。該模型降低了噪聲數(shù)據(jù)的影響，從而提高了推薦結果的穩(wěn)定性。實驗結果表明，PtTrustWalker模型在推薦質量和推薦速度方面相比現(xiàn)有隨機游走模型有所提高。
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