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随着社交网络的快速发展，社交推荐系统凭借其对用户社交关系和行为数据

的深度挖掘，显著提升了推荐效果，成为个性化服务领域备受关注的研究热点，并

逐渐成为解决信息过载问题的关键手段。与传统推荐系统相比，社交推荐系统在缓

解数据稀疏性和冷启动问题方面表现出色，能够显著提升推荐的准确性和多样性，

不仅帮助推荐系统更精准地捕捉用户的兴趣和偏好，还提升了整体性能水平。尽管

过去的研究在这一领域取得了显著进展，但仍存在一些亟待解决的问