【論文閱讀】A social recommender system using item asymmetric correlation

Abstract 推薦系統在近幾年極大突出的信息篩選技術之一，然而，有兩個主要的問題： 數據稀疏：數據太稀疏了，沒辦法操作 冷開始：一開始數據不多（或者），推薦效果不好或無法進行 有一類系統，叫做社會推薦系統被提出，可以有效地解決數據稀疏度和冷開始的問題。 給定一個社會關係並不是在每一個推薦系統都是可行的，這個隱含的在物品之間的關係算的上是一個代替限制的一個比較好的選擇。 在這篇paper中，作者

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