摘要：因特网上信息严重过载,使得用户不容易从纷繁的信息中找到适合自己的内容。如何准确地向用户推荐他们想要的信息成为急待解决的问题。热传导算法（HC）被广泛地应用于个性化推荐领域,但是它的热量传播机制不利于经历丰富的用户喜欢的流行物品得到更多的热量。因此,本文提出了基于影响力控制的热传导算法（THC）。THC引入两个参数控制度数大的用户喜欢的度数大的物品对目标用户推荐的影响。另外,本文提出利用用户对景点的各项评分及评论的情感极性来判断用户是否喜欢一个景点,还提出了一个新的指标buir以度量度数大的用户喜欢的度数大的物品出现在推荐列表中的比例。实验结果表明：适度增大的度数大的用户喜欢的度数大的物品的影响,有助于推荐出目标用户喜欢的物品,从而有助于提升推荐效果。

关键词：热传导 个性化推荐 用户偏好 情感极性 二部网络 

单位：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院; 广西桂林541004; 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室; 广西桂林541004