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基于解纠缠表示学习的社会化推荐算法研究.pdf

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    摘要

    自二十一世纪全面进入信息时代以来，面对日益增长的海量数据，推荐系统有效

    解决了信息过载问题，然而基于用户项目评分矩阵的推荐算法面临着数据稀疏和冷

    启动问题，社交关系的引入为解决这些问题提供了一种有效途径，社会化推荐问题也

    因此受到研究者的广泛关注。

    社交网络中往往隐藏着多种类型的用户社交关系，直接将社交关系融入评分矩

    阵可能会导致推荐性能下降。从社交网络中抽取与评分相关的用户关系是提升推荐

    性能的关键。本文利用解纠缠表示学习能够学习具有分离语义解耦表示的特点，将其

    应用于社会

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