Att rekommendera lämpliga objekt till användare är avgörande i många e-handelsplattformar som innehåller implicita data som användares surfning, inköp och streaming historia. Ett gemensamt tillvägagångssätt består i att välja N mest relevanta objekt för varje användare, för en given N, som kallas top-N rekommendation. För att göra det, rekommenderar system förlitar sig på olika typer av information, som objekt och användarfunktioner, tidigare intresse av användare för objekt, webbhistorik och förtroende mellan användare. De använder dock ofta bara en eller två sådana informationsenheter, vilket begränsar deras prestanda. I detta dokument designar och implementerar vi GraFC2T2, en allmän grafbaserad ram för att enkelt kombinera och jämföra olika typer av sidoinformation för top-N rekommendation. Det kodar innehållsbaserade funktioner, temporal och förtroende information i en komplex graf, och använder personlig PageRank på denna graf för att utföra rekommendationer. Vi utför experiment på Epinions och Ciao dataset, och jämföra erhållna prestanda med hjälp av F1-score, Hit ratio och MAP utvärderingsmått, till system baserade på matris factorization och djupt lärande. Detta visar att vårt ramverk är praktiskt för sådana undersökningar, och att kombinationen av olika typer av information förbättrar rekommendationerna i allmänhet.
Latapy m.fl. I Ref föreslogs en allmän grafbaserad ram för top-N-rekommendationer (GraFC2T2) som tar hänsyn till flera aspekter av sidoinformation, bland annat förtroende.
A general graph-based framework for top-N recommendation using content, temporal and trust information
{'venue': 'Journal of Interdisciplinary Methodologies and Issues in Sciences, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}