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El algoritmo tradicional de recomendación de difusión masiva solo se basa en la relación de colección de objetos de los usuarios, lo que resulta en un rendimiento de recomendación deficiente para usuarios con pocas compras (es decir, usuarios de bajo grado), y es difícil equilibrar la precisión y la diversidad del sistema de recomendación. Este artículo introduce la relación de confianza en el proceso de asignación de recursos del algoritmo tradicional de difusión masiva y propone el modelo de Difusión Masiva de Doble Ala (DWMD), que construye un grafo de doble ala basado en relaciones de confianza y relaciones de colección de objetos. La confianza implícita se extrae según la estructura de red de la relación de confianza e se integra en el proceso de asignación de recursos, y luego se fusionan los efectos positivos de la reputación del objeto en una recomendación a través de parámetros de escala ajustables. El usuario controla el parámetro de escala ajustable para lograr el mejor rendimiento de recomendación. Los resultados experimentales muestran que el método DWMD mejora significativamente la diversidad y novedad al tiempo que garantiza una alta precisión y mejora efectivamente el equilibrio entre precisión y diversidad. El mejorado rendimiento de recomendación para usuarios de bajo grado demuestra que la relación de confianza puede aliviar efectivamente el problema generalizado de inicio en frío del algoritmo de recomendación para usuarios que coleccionan un pequeño número de objetos.
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