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论文《TBPRS_基于信任关系的社交用户推荐系统》提出了一种利用用户间信任关系提升推荐效果的方法。该研究针对传统推荐系统中缺乏社交信息的问题，引入信任度作为关键因素，构建了更精准的推荐模型。通过分析用户之间的互动与信任关系，系统能够更好地理解用户偏好，提高推荐的相关性与准确性。该成果在第29届中国数据库学术会议上发表，为社交推荐领域提供了新的思路。 文档为pdf格式，0.74MB，总共5页。
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- TBPRS_基于信任关系的社交用户推荐系统 - 第29届中国数据库学术会议.pdf
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