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隨著社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展引起了人們對(duì)推薦系統(tǒng)（RS）的廣泛關(guān)注。針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有推薦方法仍存在冷啟動(dòng)問題以及未考慮用戶所處的社交網(wǎng)絡(luò)信息的情況，提出了在信任社交網(wǎng)絡(luò)中基于圖熵的個(gè)性化推薦算法（PRAGE）。首先，根據(jù)用戶物品和它們之間的反饋信息建立用戶物品圖（UIG），同時(shí)引入信任機(jī)制建立用戶信任圖（UTG）;其次，通過(guò)對(duì)兩個(gè)圖使用隨機(jī)游走算法得到用戶與物品的初始相似度和基于信任機(jī)制的新的用戶物品相似度;重復(fù)隨機(jī)游走過(guò)程直至相似度穩(wěn)定到收斂值;然后，使用UIG和UTG的圖熵對(duì)兩組相似度進(jìn)行加權(quán)并最終相應(yīng)地得出目標(biāo)用戶的最終推薦列表。在真實(shí)的數(shù)據(jù)集Epinions和FilmTrust上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比經(jīng)典的基于隨機(jī)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(dòng)問題且在精確率和覆蓋率指標(biāo)上均優(yōu)于對(duì)比算法.
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