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異質信息網絡作為一個新的研究方向，近年來在推薦系統(tǒng)領堿引起了廣泛的關注。目前基于異質信息網絡的大部分相似度計算方法認為用戶的相似關系是對稱的，但是在實際中由于不同用戶評分的物品數量不同，有時會導致相似關系出現(xiàn)非對稱情況。為了能夠更好地度量用戶之間的相似關系，首先在均方差相似度公式的基礎上，引入非對稱系數刻畫相似度的非對稱性;然后根據元路徑的特征賦予不同元路徑權重，并將不同元路徑的相似度結果進行加權以提髙用戶相似度的準確性;最后通過在矩陣分解模型中融合相似度信息與評分信息實現(xiàn)基于異質信息網絡的評分預測推薦。在數據集上的實驗結果表明，該算法在平均絕對誤差和均方根誤差兩個評價指標上優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
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