Sociala nätverk gör det möjligt för användare att skapa olika typer av personliga objekt. När det gäller att hantera allvarlig informationsöverbelastning är de största problemen med social rekommendation sparsam och kallstart. I befintliga strategier kan relations- och heterogena områden inte utnyttjas effektivt för sociala rekommendationer, vilket innebär en utmaning för modellanvändare och flera typer av objekt tillsammans på sociala nätverk. I detta dokument överväger vi hur man ska representera sociala nätverk med flera relationsdomäner och lindra de stora problemen på ett enskilt område genom att överföra kunskap från andra domäner. Vi föreslår en ny Hybrid Random Walk (HRW), som kan integrera flera heterogena domäner inklusive riktade/oriktade länkar, signerade/osignerade länkar och inom-domän/cross-domänlänkar till en stjärnstrukturerad hybridgraf med användargraf i mitten. Vi utför slumpmässig promenad tills konvergens och använder steady state distribution för rekommendation. Vi utför experiment på ett verkligt socialt nätverk dataset och visar att vår metod avsevärt kan överträffa befintliga sociala rekommendationer.
Jiang m.fl. REF presenterar en ny hybrid slumpmässig gångmodell som integrerade flera domäner i en stjärnstrukturerad hybridgraf med användargrafik.
Social recommendation across multiple relational domains
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}