社交网络中基于矩阵补全的深度矩阵分解推荐算法研究.pdf

华东师范大学硕士学位论文 摘要 信息爆炸的时代单纯使用搜索引擎获取信息的方式已然无法满足人们的日常所需 在互联网背景下诞生的推荐系统通过研究人们的历史行为主动向人们提供可能感兴 趣的信息很好地解决了这一难题但传统的推荐算法普遍难以解决冷启动问题并且 受到数据稀疏性的影响较大随着在线社交网络的兴起研究者们开始将社交网络拓扑 结构的影响加入到推荐算法的考虑过程之中弥补了传统推荐算法的不足这就是社交