Inbäddning av nätverk har nyligen använts i rekommendationer för sociala nätverk genom att inbädda lågdimensionella representationer av nätobjekt till rekommendation. Befintliga modeller för rekommendationer i sociala nätverk har dock två begränsningar. För det första använder dessa modeller delvis postinformation och i de flesta fall ignorerar de viktig kontextuell information i sociala nätverk som textinnehåll och social tagginformation. För det andra, nätverk inbäddning och objekt rekommendationer läras i två oberoende steg utan någon interaktion. Därför överväger vi i detta dokument punktrekommendationer baserade på heterogena informationskällor. Specifikt kombinerar vi objektstruktur, textinnehåll och tagginformation för rekommendation. För att modellera den heterogen information med flera källor använder vi två sammankopplade neurala nätverk för att fånga de djupa nätverk representationer av objekt, baserat på vilka en ny rekommendation modell Collaborative multi-source Deep Network Embedding (CDNE för kort) föreslås lära sig olika latenta representationer. Experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar att CDNE kan använda nätverksrepresentationsinlärning för att öka rekommendationsprestandan.
Punktstruktur, textinnehåll och tagginformation REF antas för att förbättra rekommendationen.
Recommendation with Multi-Source Heterogeneous Information
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}