本文提出一类基于图中的节点结构相似与带重启动的随机游走相结合的协同过滤推荐算法。该方法不仅具有较高的准确度，且具有良好的可扩展性。另外，该推荐算法可以在所有的用户和项之间产生相似排序，从而避免低覆盖率造成的推荐不准确。文中提出了两类不同的实现方法，分别是基于项协同过滤的项排序算法和基于用户协同过滤的用户排序算法，通过在一个标准数据集MovieLens上的测试表明了算法的有效性。

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