为提高推荐内容与用户需求内容的相似度，引进协同过滤算法，提出一种针对社交网络热点信息的个性化推荐方法。实验结果表明，该方法的实际应用效果较好，可以提高推荐内容与用户兴趣内容之间的平均绝对误差，为用户提供更加优质的推荐与推送服务，提高用户的满意度，具有一定的应用价值。
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