检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2014年第1期25卷 98-117页

作者：张玉洁何明孟祥武智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京邮电大学北京100876 北京邮电大学计算机学院.北京100876

点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一.为用户推荐有价值的资源,提高用户资源定位的准确率和分发效率,是CDN-P2P技术面临的巨大挑战.从用户需求的角度出发,综述了近年来CDN-P2P领域的研究状况:讨论了用户需求并介绍了需... 详细信息

点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一.为用户推荐有价值的资源,提高用户资源定位的准确率和分发效率,是CDN-P2P技术面临的巨大挑战.从用户需求的角度出发,综述了近年来CDN-P2P领域的研究状况:讨论了用户需求并介绍了需求获取方法;对基于用户需求的CDN-P2P系统模型、节点特征及用户相似性、用户之间的相互关系、节点安全性和搜索机制等进行了对比讨论和概括总结;对基于用户需求CDN-P2P领域存在的难点和热点问题作了深入的剖析;最后给出了基于用户需求的CDN-P2P系统的发展趋势及其展望.

关键词：用户需求 CDN-P2P 需求获取用户相似性用户信任度

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基于抽样的垃圾短信过滤方法

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计算机应用研究 2009年第3期26卷 933-935页

作者：钟延辉傅彦陈安龙关娜电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054

现有垃圾短信过滤系统主要采用对短信进行逐条分析判断的技术,因此处理的效率比较低。针对这一过滤技术的不足,提出了一个基于抽样的垃圾短信过滤方法,该方法引入用户信任度的概念,根据用户的信任度对用户发送的短信进行抽样过滤,极大... 详细信息

现有垃圾短信过滤系统主要采用对短信进行逐条分析判断的技术,因此处理的效率比较低。针对这一过滤技术的不足,提出了一个基于抽样的垃圾短信过滤方法,该方法引入用户信任度的概念,根据用户的信任度对用户发送的短信进行抽样过滤,极大地提高了处理效率。

关键词：及内容过滤技术) 较之单一的过滤方法在准确率和效率上有很大的提高.关键词:垃圾短信用户信任度抽样过滤文本分类

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融合用户偏好和信任关系的混合群组餐厅推荐

融合用户偏好和信任关系的混合群组餐厅推荐

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作者：史艳翠齐嘉琳 300457 天津市经济技术开发区第十三大街9号

本发明涉及融合用户偏好和信任关系的混合群组餐厅推荐方法，具体过程是：通过计算用户对不同餐厅类别的偏好，得到用户‑餐厅类别偏好矩阵；计算用户信任度时，从公平性、准确性、影响力三方面考虑用户的信任度；计算用户相似度时，考... 详细信息

标准号: CN115221390A

本发明涉及融合用户偏好和信任关系的混合群组餐厅推荐方法，具体过程是：通过计算用户对不同餐厅类别的偏好，得到用户‑餐厅类别偏好矩阵；计算用户信任度时，从公平性、准确性、影响力三方面考虑用户的信任度；计算用户相似度时，考虑了时间对用户偏好的影响，得到改进的Pearson相似度计算公式；综合考虑用户信任关系和相似关系，得到用户相关度评分；通过K‑means算法对用户进行分类，使用改进的偏好融合策略得到每个群组的偏好；使用Pearson相似度公式计算群组间的相似度，找到每个群组的最高相似性群组，进行评分预测。根据本发明实施例的融合用户偏好和信任关系的混合群组餐厅推荐方法，可以提高群组餐厅的准确度。

关键词：群组餐厅用户偏好偏好信任关系相似度相似度计算公式用户相似度用户信任度公式计算偏好矩阵融合策略相似关系用户信任综合考虑准确度公平性相关度信任度融合算法改进分类预测

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基于RBAC的两级访问控制模型及应用研究

基于RBAC的两级访问控制模型及应用研究

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作者：梁泽梅陕西师范大学

学位级别：硕士

企业信用数据共享平台是利用现代信息技术和网络技术,依托现有的网络基础资源,按照安全、高效、可靠的信用数据交换标准和规范,实现企业和个人信用信息在行政机关、司法机关、金融机构、公共事业单位及相关组织之间跨部门开放共享和归... 详细信息

企业信用数据共享平台是利用现代信息技术和网络技术,依托现有的网络基础资源,按照安全、高效、可靠的信用数据交换标准和规范,实现企业和个人信用信息在行政机关、司法机关、金融机构、公共事业单位及相关组织之间跨部门开放共享和归集整合,并以此为基础,建立完善的信用信息资源开发应用系统,根据社会需要,提供多层次的信用信息服务,推动我省社会信用体系建设的快速发展。为了保证平台的网络安全和保证系统的安全被访问,为此本文设计了企业信用数据共享平台子系——权限系统(简称企业信用权限系统),以此来保证系统的安全。本文首先介绍了关于访问控制的国内外研究现状,以及几种常用的访问控制策略和模型,包括基于任务的访问控制、基于角色的访问控制和基于角色的访问控制,并对其进行比较。主要做了以下工作第一,结合企业信用数据共享平台的需求,设计了基于RBAC的两级访问控制模型。在模型中给出了两级权限的概念,将传统的权限详细划分为模块级权限和数据级权限,一个模块级权限包含一个或者多个数据级权限,将模块级权限和数据级权限的关联起来。权限的划分在RBAC的模型中具有举足轻重的位置,划分过细,会导致权限过多；划分过粗,无法很好的区分用户的权限。两级权限的划分,使访问控制权限更加细粒化,实现现实世界中等级式权限体制。角色继承分为私有、保护和公有三种类型,根据面向对象的思想,将角色的权限分为私有权限、保护权限以及公有权限。在权限的基本信息中,定义一个深度的变量。用一个变量深度来区别权限继承的方式,假如深度值为0,代表此角色的该项权限为私有权限,不允许继承；假如为无穷大,代表此角色的该项权限为公有权限,允许无限继承；假如为正值,代表此角色的该项权限为保护权限,允许继承,但是继承的次数为深度量的值决定。第二,在模型中引入了用户信任度。企业信用数据共享平台的主要功能是实现企业和个人信用信息在行政机关、司法机关、金融机构、公共事业单位及相关组织之间跨部门开放共享和归集整合,为了保证平台的信任性,对于系统的信任性提出了要求。因此再综合各种因素后,给出了用户信任度的定义。将用户分为基本信任度、直接信任度和推荐信任度。基本信任度根据用户登录的时间、IP、次数等因素可以得出。在计算直接信任度和推荐信任度的中,引入了贝叶斯估计理论,贝叶斯估计理论能够根据先验信息和样本信息推出后验信息,在计算用户信任度的时候,把用户可能发生的行为作为一个假设,将行为对系统进行操作的概率设为服从均匀分布U(0,1),即先验信息,成为这个假设为贝叶斯假设,再把用户历史访问记录作为样本信息,就可以推断出用户的未来行为的信息,即用户信任度。第三,结合模基于RBAC的两级访问控制模型,在文章中给出了访问控制和角色继承等基本算法。第四,将模型应用于企业信用数据共享平台中,给出了具体的设计和实现。企业信用权限系统,方便系统管理员对用户访问控制的管理,用户信任性在一定程度上保护了系统的安全访问性,论证了设计方案在企业信用权限系统的可行性。

关键词： RBAC 访问控制信用用户信任度

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改进协同过滤推荐算法的推荐系统研究与设计

改进协同过滤推荐算法的推荐系统研究与设计

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作者：马梦迪武汉工程大学

学位级别：硕士

当今社会处在信息爆炸的时代，如何在短时间内从海量信息中挑选出用户所需的信息资源，成为人们关注的焦点，推荐算法起着非常重要的作用。它通过分析用户先前的行为信息，以确定他们的兴趣和偏好，从而将其感兴趣的内容推荐给目标用户... 详细信息

当今社会处在信息爆炸的时代，如何在短时间内从海量信息中挑选出用户所需的信息资源，成为人们关注的焦点，推荐算法起着非常重要的作用。它通过分析用户先前的行为信息，以确定他们的兴趣和偏好，从而将其感兴趣的内容推荐给目标用户。如今，推荐的算法几乎渗透到日常生活的所有领域，例如，淘宝、豆瓣电影、新闻、抖音等，使用户可以轻松访到他们感兴趣的内容。　　推荐算法中使用最为广泛的协同过滤算法，充分发挥其效率高、速度快、数据间的关联性强等特点，不仅大大的节省了时间成本，同时信息的有效使用率也得到了大幅度的提升。但在使用的过程中也会存在一些问题，当用户的数量和推荐物品的数量增多的情况下，用户-项目评分矩阵数据会变得十分稀疏。在没有任何评分数据的新物品出现时，冷启动问题也随之而来。针对用户信任度、用户对项目偏好度以及用户兴趣度随时间变化等因素影响到推荐算法的可用性和准确率。本文对相似度计算公式以及用户的评分预测公式进行改进。具体研究工作如下：　　（1）针对传统推荐算法忽视了用户的兴趣随时间变化这一因素的影响。本文引入时间-兴趣因子对传统的修正余弦相似度计算公式进行改进，可一定程度上提升用户相似性评估的精准性，可在一定程度上改善数据稀疏性问题并降低兴趣漂移对推荐效果带来的影响。　　（2）针对冷启动和数据稀疏性等问题，本章提出算法PAB_UM。首先，基于用户对不同的项目属性存在不同程度的偏好，当出现有新的物品出现时，我们使用用户对不同物品的偏好度代替用户评分，通过引入用户-项目属性偏好度作为参考的指标，能够更好的去解决冷启动问题;其次，引入用户的信任度，可以有效地解决不良商家通过五星好评返现的形式诱导消费者刷好评，导致推荐的准确性降低等问题。通过建立用户的传递模型从而得到任意用户间的信任度，用户的信任度越高，其评分的可参考价值就越大。因此，改进的相似度公式基础上，引入用户对项目属性偏好度和用户的信任度进一步的对用户评分预测公式进行改进，实验结果表明，改进后的算法针对传统推荐算法中的3个弊端得到了改善，推荐的准确度得到了进一步地提升。　　（3）最后结合本文改进的协同过滤算法，开发了一个电影推荐系统。将所研究的改进算法在电影推荐系统中得以呈现。最后，提出了进一步深入研究的思路及展望。

关键词：推荐系统协同过滤用户信任度电影推荐

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第三方支付平台的客户忠诚度培育研究--以支付宝为例

第三方支付平台的客户忠诚度培育研究--以支付宝为例

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作者：朱思颖浙江大学

学位级别：硕士

当下，在我们日常生活里，经常使用第三方支付方式来结算，这往往源于第三方支付的简便和快捷。第三方支付方式之一支付宝，它凭借天猫以及淘宝等购物平台，在很大程度上面已经占据了移动支付的先机。另外，第三方支付另一种方式微信钱... 详细信息

当下，在我们日常生活里，经常使用第三方支付方式来结算，这往往源于第三方支付的简便和快捷。第三方支付方式之一支付宝，它凭借天猫以及淘宝等购物平台，在很大程度上面已经占据了移动支付的先机。另外，第三方支付另一种方式微信钱包，以它独到的社交网络平台为支撑，也在开拓着自己的市场。与此同时，其他第三方的移动支付机构也在不断加快步伐，列入竞争行列，在此情况下，关于移动支付领域的法律法规正在不断地完善，在规范的标尺下，未来移动支付行业的竞争将愈来愈激烈。那么第三方支付平台如何能够在激烈的竞争中，保持自身优势、留住已有客户、拓展新鲜客户、培养和提高用户忠诚度呢？这已成为第三方移动支付平台亟需重视和解决的问题。　　本研究在已有理论研究基础上，结合第三方移动支付平台的特点，构建了具有第三方移动平台用户忠诚度研究特点的模型框架，同时，以用户满意度和信任度作为中介变量，创造性地提出“平台关联性”、“用户关联性”、“收益性”、“附加价值”、“平台借款”等特色因素，引用相关实证模型检验这些因素对消费者重复使用意愿的影响程度。本研究以支付宝为案例，对建立的理论模型进行实证分析，得出以下结论:　　(1)支付宝的核心竞争力为“平台关联性”、“收益性”、“平台借款”，也是能够直接影响第三方移动支付平台用户忠诚度的重要因素;(2)“用户关联性”、“社交价值”、“附加价值”等因素并不能直接对用户忠诚度产生大的影响，而是通过影响平台的满意度来间接影响忠诚度;(3)传统意义上“转换成本”已不再是移动支付平台客户忠诚度的影响因素　　本文最后将第三方支付平台客户忠诚度影响因素分为直接影响因素以及中间影响因素，针对不同类型的影响因素提出不同的对策，以培育第三方移动支付平台客户忠诚度。

关键词：第三方支付平台品牌忠诚度客户满意度用户信任度

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基于区块链的共享数据访问控制研究

基于区块链的共享数据访问控制研究

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作者：潘启青南京邮电大学

学位级别：硕士

由于数据信息的快速增长,大数据时代已经到来,各部门、组织之间的数据共享已经成为了信息交流的一种重要方式。良好的数据交互方式可以为用户提供便捷的数据共享和保障访问过程的安全性。在实际应用中,不同机构之间可以直接进行数据访问... 详细信息

由于数据信息的快速增长,大数据时代已经到来,各部门、组织之间的数据共享已经成为了信息交流的一种重要方式。良好的数据交互方式可以为用户提供便捷的数据共享和保障访问过程的安全性。在实际应用中,不同机构之间可以直接进行数据访问,也可以利用云服务器进行存储和共享。这些方式在一定程度上提高了检索的效率和扩大了存储空间,但访问过程中的安全性还存在隐患。集中式的管理方法不能有效的抵抗外来攻击的风险,这将有可能导致有价值的共享数据被完全公开。因此,如何保障数据的机密性、抵抗各种安全隐患和减少隐私泄露的风险,是共享数据过程中首要考虑的问题。本文从去中心化、用户信用度和属性加密三个方面,对数据的访问控制模型进行研究。主要工作如下:针对当前访问控制中用户权限不能随着时间动态变化和访问控制合约中存在的安全性问题,提出了一种以基于角色的访问控制模型为基础,同时基于区块链和用户信用度的访问控制模型。首先,角色发布组织分发角色给相关用户,并把访问控制策略通过智能合约的方式存储在区块链中,该合约设定了访问信用度阈值,合约信息对系统内任何服务提供组织都是可验证、可追溯且不可篡改的。其次,该模型根据用户的当前信用度,历史信用度和推荐信用度评估出最终信用度,并根据最终信用度获得对应角色的访问权限。最后,当用户信用度达到合约设定的信用度阈值时,用户就可以访问相应的服务组织。通过实验结果表明,该模型在安全访问控制上,具有一定的细粒度、动态性和安全性。为了提高共享数据的安全性,降低访问过程中的计算开销,提出了一种基于区块链和分层属性加密的访问控制模型,模型中包含数据拥有者、数据访问者、可信授权中心、云服务提供商、代理服务器和智能合约。此模型能够保证数据传输中的安全性、降低系统的加解密开销和存储消耗,也可以通过代理服务器,减少用户的解密开销。经验证分析证明,具有一定的可行性和实用性。总之,本文提出的基于区块链的共享数据访问控制研究,可以为共享数据平台提供去中心化的管理方式和安全的访问控制模式,不仅可以提升系统的运行效率,更可以有效解决共享数据中所存在的问题,且实用性更强。

关键词：访问控制区块链智能合约分层属性加密用户信任度

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内容电商平台内容特征对用户忠诚度的影响研究

内容电商平台内容特征对用户忠诚度的影响研究

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作者：王晓婉武汉大学

学位级别：硕士

互联网电子商务走过了由于上网人数急剧增加带来流量红利的快速发展阶段,在电子商务巨头们收割完早期红利之后,新的电子商务类型正在异军突起,内容电商、社交电商以及一些垂直领域的电商模式正在不断发展。无论是哪种类型的电商平台,对... 详细信息

互联网电子商务走过了由于上网人数急剧增加带来流量红利的快速发展阶段,在电子商务巨头们收割完早期红利之后,新的电子商务类型正在异军突起,内容电商、社交电商以及一些垂直领域的电商模式正在不断发展。无论是哪种类型的电商平台,对他们来说最大的价值是提升用户对于平台的粘性和忠诚度,提高用户的购买频次和对平台的口碑。内容已经成为目前电商平台吸引用户的主要策略,为此,本文进一步研究的重点问题是电商平台上的内容特征怎样影响用户的忠诚度。基于对前人研究的文献梳理发现,用户忠诚度主要分为态度忠诚和行为忠诚两部分,电子商务领域通常是以用户信任度、用户满意度和转换成本等作为中介变量来影响用户忠诚度。本研究着眼于电商平台上的内容,试图探讨内容特征对用户忠诚度的影响。为此,本研究在前人研究模型的基础上结合典型案例分析归纳出内容电商的内容特征,以用户信任和用户满意作为中介变量来构建本研究的研究模型。本研究采用问卷设计、问卷发放和数据分析的方法进行了实证研究,经过统计分析得出的结论如下:第一,信息性特征、规范性特征、传播分发特征和娱乐性特征对用户满意具有显著的正向影响,信息性特征、传播分发特征和娱乐性特征对用户信任具有显著的正向影响;第二,用户满意和用户信任对用户的行为忠诚和态度忠诚均有显著的正向影响;第三,中介变量并不是在所有内容特征和用户忠诚之间都有中介效用。用户信任在信息性特征和娱乐性特征与行为忠诚之间具有中介效应,用户信任在信息性特征和娱乐性特征与态度忠诚之间具有中介效应,用户满意在信息性特征和娱乐性特征与态度忠诚之间具有中介效应,用户满意在信息性特征、规范性特征和娱乐性特征与用户态度忠诚之间具有中介效应。其他中介变量的中介效应均不成立。最后,在数据分析结论的基础上对电商平台提出了一些建议。首先,电商平台应重视内容的独特价值,形成内容到电商的生态闭环。其次,平台的内容策略重点在于提升内容对于用户的信息价值和娱乐性价值,为用户提供有价值的信息从而满足他们的需要,保证信息内容和呈现形式足够有趣;再次,通过内容加强与用户的情感沟通,营销内容要主动迎合年轻用户的文化标签,增强与用户之间的亲近感;最后,大量重复的商品内容会造成用户的排斥心理,平台要谨慎的利用个性化推荐,避免局限了用户获取更丰富的商品内容,同时要注意对用户数据隐私的保护,这既是对用户的尊重也是企业道德和社会责任的体现与长期发展的基本要义。

关键词：内容电商内容特征用户忠诚度用户满意度用户信任度

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基于用户特征与时间权重的电影推荐算法研究

基于用户特征与时间权重的电影推荐算法研究

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作者：王琰安徽理工大学

学位级别：硕士

在大数据背景下,人们更加难以从海量的信息中快速地获取自己感兴趣的信息。推荐系统的出现不仅为用户提取有价值的信息,还使得信息被合理化利用。目前协同过滤算法是应用较为广泛的推荐算法之一。然而传统的协同过滤算法在推荐时忽略了... 详细信息

在大数据背景下,人们更加难以从海量的信息中快速地获取自己感兴趣的信息。推荐系统的出现不仅为用户提取有价值的信息,还使得信息被合理化利用。目前协同过滤算法是应用较为广泛的推荐算法之一。然而传统的协同过滤算法在推荐时忽略了用户冷启动和用户兴趣随时间变化对推荐结果的影响,从而降低了推荐的准确性。在分析现有的研究基础上,本文首先加入了用户特征,利用用户属性求出用户相似度,再根据用户的信任关系对相似度进一步改善;同时又引入了时间函数,在用户评分时间与当前时间差值内设置一个时间范围来发现用户兴趣发生变化的转折点。因此,本文主要围绕这两个方面展开研究,相关研究与改进如下:(1)针对传统的协同过滤算法未考虑到用户冷启动的问题,本文在计算相似度的过程中加入了用户特征,其中用户特征从用户属性和用户信任度两个方面进行考虑。首先,分别对用户属性和用户信任度进行选取并建模,将两者结合起来求出最终的相似度,根据相似度大小筛选出较为可靠的最近邻居。(2)由于传统预测评分容易受用户兴趣迁移的影响,而现有的协同过滤推荐在赋予评分时间权重的同时未考虑到如何挖掘用户兴趣发生改变的时间点。因此本文通过在时间函数中设置一个时间范围,根据其不同的取值来发现用户兴趣变化的规律,因为在不同的时间范围内用户的兴趣是不一样的。最终将时间函数融入到预测评分计算公式中,求出更加准确的预测评分。从而有效地改善了用户兴趣随时间发生变化的问题,同时也提高了推荐精度。实验数据选用了经典的MovieLens数据集,实验结果表明,本文改进的算法在推荐中具有更小的平均绝对误差(MAE)值,并有效地缓解了用户冷启动和用户兴趣随时间迁移问题,推荐的质量也得到提升。

关键词：推荐算法用户特征用户信任度时间函数兴趣迁移

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基于好友关系分析的资源推荐算法及应用研究

基于好友关系分析的资源推荐算法及应用研究

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作者：孙江玲华中师范大学

学位级别：硕士

随着Web2.0时代的到来,在互联网逐渐普及走进千家万户的同时,社交网络也成为人们传递信息、表达情感的一个平台,同时也成为信息传播的一种方式。然而社交网络上充斥的各种信息使得人们无所适从,反而造成获取有用资源愈发困难。因此,如... 详细信息

随着Web2.0时代的到来,在互联网逐渐普及走进千家万户的同时,社交网络也成为人们传递信息、表达情感的一个平台,同时也成为信息传播的一种方式。然而社交网络上充斥的各种信息使得人们无所适从,反而造成获取有用资源愈发困难。因此,如何在社交网络中更好为用户推荐用户需要的物品和信息成为研究的方向和热点。针对这个热点问题,很多的研究者们都提出了自己的观点,本文在总结前人观点的基础上,提出一种新的推荐算法来提高推荐效果,达到目标用户的满意度。首先,基于社交网络的特性获取用户在社交网络中两个重要数据——用户的好友关系和用户的历史行为。其次,在深入分析了协同过滤算法后,提出了用户相似度S这一好友关系模型;基于用户在社交网络中对不同好友有不同的偏向,提出了用户信任度T这一好友关系模型;基于不同用户在社交网络中所处的位置不同,因而其重要性和影响力不同,提出了用户信誉度R这一好友关系模型,由于三种好友关系模型在不同层面对推荐结果造成影响,根据三种好友关系模型的不同权重给推荐效果带来的不同变化选取最优推荐效果时的加权求和组合构建新的推荐信任度好友关系模型;再次,通过推荐信任度的大小来决定目标用户的信任用户集合。然后,由推荐信任度和信任用户集中用户对某物品的评分来预测最终目标用户对该物品的评分,根据评分生成推荐结果。最后,以该推荐算法为核心技术设计并实现了C语言微视频推荐系统。此外,本论文选取了准确率和召回率作为对该推荐算法的评价指标,实验证明,该推荐算法具有较高的准确率。本论文提出的推荐算法不仅适用C语言微视频推荐系统,还可以应用在教育社交网络中学习资源的推荐、电子商务中的商品推荐以及可以获取到用户的好友关系和用户评分记录的其他推荐系统中,因此,该推荐算法具有更为宽泛的应用范围。

关键词：用户信誉度用户信任度 PageRank算法好友关系模型

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