摘要：通过研究网络结构上的观点传播与协同过滤算法,基于对观点传播算法的优化,提出了基于用户相似和物品相似推荐系统评分预测算法.设计的算法修正了现有相似研究中在目标比较相似时,相似性结果为零的问题,将用户（或物品）的相似度定义为用户（或物品）间的观点数目和差异在相应复杂网络中的传播结果,并提出了相应的推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果证明,提出的算法与几种典型的现有方法相比较,具有更高的准确性,并且优于观点传播算法.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 综合科技B类综合
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关键词：复杂网络 推荐系统 评分预测 观点传播 相似度
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