作者：艾均; 李林志; 苏湛; 邬春学复杂网络推荐系统评分预测观点传播相似度
摘要：通过研究网络结构上的观点传播与协同过滤算法,基于对观点传播算法的优化,提出了基于用户相似和物品相似推荐系统评分预测算法.设计的算法修正了现有相似研究中在目标比较相似时,相似性结果为零的问题,将用户（或物品）的相似度定义为用户（或物品）间的观点数目和差异在相应复杂网络中的传播结果,并提出了相应的推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果证明,提出的算法与几种典型的现有方法相比较,具有更高的准确性,并且优于观点传播算法.
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