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The Collaborative Filtering Method Based on Social Information Fusion

机译：基于社会信息融合的协同过滤方法

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In the social network, similar users are assumed to prefer similar items, so searching the similar users of a target user plays an important role for most collaborative filtering methods. Existing collaborative filtering methods use user ratings of items to search for similar users. Nowadays, abundant social information is produced by the Internet, such as user profiles, social relationships, behaviors, interests, and so on. Only using user ratings of items is not sufficient to recommend wanted items and search for similar users. In this paper, we propose a new collaborative filtering method using social information fusion. Our method first uses social information fusion to search for similar users and then updates the user rating of items for recommendation using similar users. Experiments show that our method outperforms the existing methods based on user ratings of items and using social information fusion to search similar users is an available way for collaborative filtering methods of recommender systems.
机译：在社交网络中，假设相似用户喜欢相似项，因此对于大多数协作过滤方法而言，搜索目标用户的相似用户起着重要作用。现有的协作过滤方法使用项目的用户评级来搜索相似用户。如今，Internet产生了丰富的社会信息，例如用户资料，社会关系，行为，兴趣等。仅使用项目的用户评分不足以推荐想要的项目并搜索相似的用户。在本文中，我们提出了一种使用社交信息融合的新型协作过滤方法。我们的方法首先使用社交信息融合来搜索相似用户，然后使用相似用户来更新商品的用户评分以进行推荐。实验表明，我们的方法优于基于项目用户评分的现有方法，并且使用社交信息融合来搜索相似用户是推荐系统协作过滤方法的一种可用方法。

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