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隨著社交網絡的飛速發展引起了人們對推薦系統（RS）的廣泛關注。針對社交網絡中現有推薦方法仍存在冷啟動問題以及未考慮用戶所處的社交網絡信息的情況，提出了在信任社交網絡中基于圖熵的個性化推薦算法（PRAGE）。首先，根據用戶物品和它們之間的反饋信息建立用戶物品圖（UIG），同時引入信任機制建立用戶信任圖（UTG）；其次，通過對兩個圖使用隨機游走算法得到用戶與物品的初始相似度和基于信任機制的新的用戶物品相似度；重復隨機游走過程直至相似度穩定到收斂值；然后，使用UIG和UTG的圖熵對兩組相似度進行加權并最終相應地得出目標用戶的最終推薦列表。在真實的數據集Epinions和Film Trust上的實驗結果表明，相比經典的基于隨機游走算法，PRAGE的精確率分別提高了34. 7%和19. 4%，召回率分別提高了28. 9%和21. 1%，能夠有效地緩解推薦的冷啟動問題且在精確率和覆蓋率指標上均優于對比算法。
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