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中文摘要
近年来，在线社交网络平台迅速发展，各大平台传统的推荐系统主要利用用户项
目交互矩阵来学习用户和项目的隐含表示进而进行推荐。然而，平台上的用户和项目
具有丰富的社会化属性信息，反映了用户的兴趣偏好。目前的推荐系统并没有充分利
用这些丰富的属性数据信息，推荐结果的精度需要进一步提升。如何基于丰富的社会
化属性数据以及用户项目交互记录来学习用户和项目的有效特征表示，对于提升推
荐系统的推荐精度具有重要的意义。本文考虑了用户和项目的社会化属性信息以及
交互信息在对用户兴趣偏好建模过程中的
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