《表1 算法性能对比：基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法》

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《基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法》

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实验将数据集分为训练集与测试集，训练集占80%，测试集占20%．为分析本文提出算法的推荐质量，采用均方根误差、精确率、覆盖率作为评价指标，对比了基于用户协同过滤的推荐算法（User-based CF）、基于用户信任度的推荐算法（Mole Trust）及基于信任的随机游走推荐算法（Relevant Trust Walker）．其结果如表1所示．