《表1 本文用到的主要符号》

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《非对称的异质信息网络推荐算法》

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本文融合评分信息与物品属性信息，综合考虑元路径的权重与非对称相似性这两个因素对用户相似度的影响，提出一种基于异质信息网络的推荐算法。通过计算用户和物品的潜在特征表示，从而预测未知评分。本章将重点分析以下3个问题：（1）如何基于元路径计算用户之间的非对称相似度；（2）如何度量不同元路径的权重；（3）如何利用评分信息与用户相似度信息预测未知评分。图3为本文的算法流程图，表1为本文使用的主要符号。