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摘要
近些年,由于社交媒体的兴起,互联网上人与人的连接也变得越来越紧密,在此情形下,我们的很多行为都会受到该网络中其他人的影响。所以充分挖掘社交网络中的影响模式以及各节点间的影响程度能够非常好的应用到推荐系统中。在实际应用场景中,如大众点评、yelp、FourSquare等产品中。商品与用户,或者店家与用户的对应喜好矩阵都是相当稀疏的,用户评价过的商品对于所有商品来说数量非常少。所以充分利用社交网络中的信息来减少对应喜好矩阵稀疏的问题非常有必要。具体来说,在社交网络中,信息的传递是一步一步的,中心用户会收到好友的影响,基于此,可以利用中心紧密
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