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在社交網絡環境中，傳統社交網絡用戶興趣點的個性化推薦方法存在網絡用戶興趣行為的預測精準性低、用戶社交數據覆蓋率低的問題，不能充分挖掘用戶興趣點的時空序列特征，為此提岀了一種基于概率矩陣分解算法的社交網絡用戶興趣點個性化推薦方法。在模型訓練的偽代碼群中，計算與矩陣概率的變異算子相關的數值結果，實現社交關系網絡的物理分割，完成基于概率矩陣分解算法的社交網絡節點建模。在此基礎上，搭建個性化社交網絡框架，按照用戶興趣行為的特征挖掘結果，選擇個性化的用戶來推薦節點，完成社交網絡用戶興趣點個性化推薦方法的建立。實用性檢測結果表明，與傳統方法相比，應用新型個性化推薦方法后，網絡用戶興趣行為的預測精準度最高可達100%，用戶社交數據覆蓋率約為75%，提高了網絡用興趣行為的預測精準性和用戶社交數據覆蓋率，社交網絡用戶興趣點的時空序列特征得到了充分挖掘。
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