1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....输出为用户对未知项目的预测评分。系统流程主要包含两个步骤，第个步骤包括信任值和评分相似度的计算，通用系统中计算评分相似度的算法为协同过滤算法，第二个步骤依照第个步骤计算出的信任和评分相似度的综合值对用户未知的项目进行预估。社区发现算法在信任网络上划分相似用户属于社区发现的范畴，所谓社区就是用户的集合，该集合中用户的兴趣爱好行为或习惯是相似的。用户聚类技术是社区发现领域的关键技术之。目前已经有多种成熟聚类技术能够对信任网络上用户聚类，包括图分割层次聚类分割聚类以及谱聚类。图分割算法需要事先指定聚类数目和分割的大小以防止算法过度拟合。算法是图分割算法比较经典的算法，通常与其他方法结合使用。层次聚类通常分为凝聚算法和分裂算法，其不能区分聚类结果的好坏，易产生不理想的结果。此算法不需要指定聚类数目和划分的大小......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....与之相对应的，如果是非联通的，则会被分为几个联通的子图，每个子图对应个拉普拉斯矩阵，利用上述思想，就可以利用谱聚类算法对信任网络进行社区发现。在个真实的信任网络中，不同社区间不可能是完全不相连的。信任网络对应的拉普拉斯矩阵的特征值只有个以及几个非常接近的特征值。因此利用谱聚类思想对信任网络的拉普拉斯矩阵的前个特征值最小的个进行聚类的思想是可行的，这样就可以对相互间链接最少的社区进行探测。算法是由和三个学者起提出的种基于多路划分的聚类算法，不仅应用广泛且具有根据需求设置类簇数目的优点。其大致步骤为，首先求信任图中边的权值以构造无向加权图，接着基于无向加权图求相似矩阵，并将其转换为拉普拉斯矩阵。计算拉普拉斯矩阵的特征值，选择前个最大的并求出相应的特征向量。这个特征向量，能够组成个新矩阵，则矩阵由原来的列减少到列......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....进步考虑了服务偏好相似用户的运行环境是否相似。本章通过聚类，很大程度上缩小了搜索的范围，再者考虑到信任网络是无标尺网络，提出新的用户搜索算法以提高搜索的效率，最终降低候选推荐用户搜索的时间复杂度。整个用户聚类过程分成两阶段逐次进行，是相当耗时的，因此在线下进行。下面详细介绍有关内容。服务偏好相似用户的聚集服务偏好相似用户的聚集通过谱聚类算法实现，由于算法是种硬聚类算法，即个样本点只能划分到唯的类簇。这种硬聚类算法忽略了用户服务偏好的多样性，因此文中对算法进行了改进，打破了硬聚类算法中样本点隶属度非即的限制。改进后的算法能够依据用户服务调用历史记录中各类服务所占的比例，将用户按相应比例划分到不同的类簇中，即用户能够划分到多个类簇中。在输入用户集上完成服务偏好相似用户的聚集，输出结果是多个类簇，类簇中用户的服务偏好是相似的......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....但也存在着数据稀疏冷启动等问题。如何在评分数据稀疏的情况下获得满意的推荐成为推荐系统的亟待解决的问题。针对上述问题，将信任引入推荐系统。信任不仅可以作为用户间评价相似度的补充，同时其具有的传递性也可以将原本没有关联的用户关联起来。现有的基于信任的推荐算法在候选推荐用户搜索阶段直接使用经典的图遍历或随机遍历算法，没有考虑大规模数据对算法的影响。在度量候选推荐用户推荐能力阶段，很多算法基于布尔型信任关系，忽略了信任的可度量性。些算法仅根据用户间的距离来度量信任值，忽略了用户间偏好的相似性对信任程度的影响。还有些算法根据用户间评分数据的种相似性确定用户间信任值，这种方法不适合在数据稀疏情况下进行。另外，现有的算法大多没有考虑信任的领域相关性。针对上述问题，本文主要工作如下为缩小候选推荐用户的搜索范围......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....最为常用的层次聚类算法是和在文献中提出来的。分割聚类需给出聚类数目以及节点间的距离度量方法，但些数据集中的距离度量方法不易给出。谱聚类算法实质是对图进行划分，能够在任意形状的样本空间上进行聚类且算法不易陷入局部最优，是种建立在谱图理论基础上以数据的相似矩阵的特征向量进行聚类的高效聚类算法。它的算法思想简单，易于实现，只与样本的数量有关，而与样本的维数无关，因此能够避免由于特征向量的高维性而带来的问题，非常适合解决许多实际应用问题。通过比较几种聚类算法的优缺点，本文采用谱聚类算法。谱聚类算法流程图所示图谱聚类算法流程图谱聚类算法利用信任网络的相似图拉普拉斯矩阵来发现社区结构。拉普拉斯矩阵的特征值要么是要么是正的。给定信任网络，的拉普拉斯矩阵的特征值的的次数等于万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论介绍中联通的区间数目。因此，如果是完全联通的......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....人们更倾向于从朋友或熟悉的人那里获取推荐。社会学家指出社会影响深深的影响着人们的选择，这便是信任感知推荐系统的原理。人们在做出选择的时候往往会参照与他们有着相似特点的人，社会影响使得社交网络中相关的人互相影响而变得越来越相似。文献通过实验验证了在社交网络中人们的行为与他们的信任邻居之间具有相似性，它的结果和很多类似实验的结果证明了社交网络提供了个独立的信息源，可以用来提高推荐的质量。图形象的表示了信任感知推荐系统的推荐过程。图基于信任网络的推荐示意图系统中用户间的信任关系能够组成个信任网络，且是个有向的网络。信任网络中单个节点代表个用户，每条边表示用户间的信任关系，边的权重表示信任的程度......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....最后得出的聚类结果就是整个样本的最终划分结果。本章小结本章对推荐系统的基础知识组织架构和分类进行了简单介绍，由于下面的章节中要使用协同过滤算法，所以详细介绍了协同过滤推荐算法的概念和基本步骤。同时介绍了信任的基本概念和特有属性，以及在推荐系统中引入信任机制的基本原理和通用框架。最后介绍了社区发现算法并简单介绍了算法。通过对这些基础理论知识进行介绍，为下面章节的内容提供了理论支持。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于聚类的候选推荐用户搜索方法第三章基于聚类的候选推荐用户搜索方法不管是在现实还是社交网络中，当人们向别人咨询以获取方面的建议时，影响人们选择咨询对象的因素通常包括亲密程度以及兴趣爱好。相较于亲密程度，人们通常更看重兴趣爱好是否相似。从个用户的服务调用记录中可以分析出用户的服务使用偏好，从而可以将服务偏好相似的用户划分到同类簇中......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要互联网技术的飞速发展，满足相同功能属性而具有不同非功能属性的候选服务呈爆炸性增长，人们面临严重的信息过载问题。同时，在利益驱使下网络上出现大量的虚假服务和虚假反馈，如何鉴别和挑选可信的服务和反馈也是服务使用者面临的问题......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....首先得构造无向加权图，其中边的权值是信任边两端用户服务偏好的相似度。用户的服务偏好可以通过分析用户的服务调用记录获得，服务调用记录中包含了用户调用的所有服务的文件。表展示了用户服务使用历史。表用户服务使用历史记录要计算用户间服务偏好相似度得先将用户已调用过的服务分类，分类过程分为三个步骤万方数据单位代码密级硕士学位论文论文题目基于用户推荐质量的服务推荐方法研究周洋王海艳教授计算机软件与理论基于网络的计算机软件应用技术工学硕士年月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果......”。