推荐系统能够帮助解决信息过载问题，并可以根据用户的历史记录预测其兴趣进行推荐。推荐系统的核心是推荐算法，而提高最大推荐精度对进一步提升推荐算法精度至关重要。针对这一问题，提出了一个添加虚拟边的方法，通过增加推荐算法资源扩散的宽度使更多的商品可以获得资源，提高测试集内商品出现在推荐列表中的可能性，从而提高基于扩散的推荐算法的最大推荐精度。实验结果表明，本文方法提升了基于扩散的推荐算法的可预测性，同时也提升了推荐的准确性。
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