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基于社交曝光度的推荐系统数据稀疏问题研究
文献摘要：
利用社交信息来辅助学习用户的潜在喜好是推荐研究领域用来解决数据稀疏及冷启动问题的高效途径。本文基于社交曝光度对推荐系统中的数据稀疏问题展开研究，设计了非随机稀疏情况下社交曝光度与因果推理的推荐方法SES，公开数据集上的实验结果表明SES方法在召回率（Recall），平均准确率（MAP）等推荐系统评价指标上优于流行的BaseMF，TrustMF，ExpoMF算法。
文献关键词：
推荐系统;数据稀疏;社交曝光度;因果推理
中图分类号：
作者姓名：
徐述;曾敏
作者机构：
湖南城市学院 信息与电子工程学院 湖南 益阳 413000
文献出处：
引用格式：
[1]徐述;曾敏-.基于社交曝光度的推荐系统数据稀疏问题研究)[J].数字化用户,2022(35):19-21
A类：
社交曝光度,BaseMF,TrustMF,ExpoMF
B类：
推荐系统,系统数据,数据稀疏,社交信息,习用,喜好,冷启动问题,高效途径,因果推理,推荐方法,SES,公开数据集,召回率,Recall,平均准确率,MAP
AB值：
0.274927
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