摘 要：
随着信息技术的发展，互联网使用人数大规模增加，网络数据也得到了大量的积累，解决网络信息过载问题成为一个巨大的挑战。社交网络是人们日常生活中重要的交流互动平台，丰富移动社交网络的个性化推荐，有利于满足人们的需求。由于单一的推荐模型已经无法高效处理异构数据，所以通过构建实现数据共享的多源异构数据融合知识库，结合多源异构数据对用户情景偏好进行分析，设计一种融合多源异构数据的移动社交网络个性化推荐框架及算法，来提高移动社交网络推荐的个性化。通过对基于多源异构数据的移动社交网络个性化推荐研究和分析，为此提供借鉴和帮助。
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