社交網(wǎng)絡用戶反饋數(shù)據(jù)的個性化推薦算法仿真

摘要： 社交網(wǎng)絡通常涉及大量的用戶和內(nèi)容,使得對所有用戶和所有內(nèi)容進行個性化推薦的計算復雜度非常高,導致推薦系統(tǒng)難以捕捉到用戶的偏好和興趣。因此,提出一種社交網(wǎng)絡用戶反饋數(shù)據(jù)的個性化推薦算法。通過用戶時間和空間范圍的相似度計算方法,結(jié)合用戶之間的信任關(guān)系,準確地捕捉目標用戶的個性化信息。采用全局相似度計算方法,結(jié)合用戶鄰居和項目鄰居的相似度計算,建立全局相似度計算矩陣分解模型,采用聚類... （共5頁）