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近年来，随着互联网的发展和社交网络的不断扩大，社交推荐技术成为了众多学者的

关注焦点，并且成为推荐系统领域必不可少的技术，被广泛应用于在线社交网络、电子商

务网站和个性化广告中，通过将社交关系融入推荐系统可提高推荐效率和准确度。但是目

前社交推荐也存在着诸多局限，例如：大多数现有推荐算法忽略了社交不一致问题，并不

是所有社交联系中的信息都对做出准确推荐有帮助，融入不一致的社交邻居信息可能导致

推荐系统性能下降。此外大多数推荐算法忽略了物品之间存在的隐式协作信息，这将会产

生数据稀疏和冷启动等问题