论文研究基于社交用户标签的混合topN推荐方法.pdf

针对协同过滤方法的冷启动问题,提出一种将社交用户标签与协同过滤相结合的混合top-N推荐方法。通过社交用户关系获得可信用户集,然后根据个性化标签采用结构上下文相似性算法（SimRank）计算社交用户相似近邻集并进行预测推荐,最后结合传统协同过滤方法进行推荐。实验结果表明,该方法能够提高在一般数据集及冷启动用户数据集下的推荐精度。