Personliga rekommendationssystem står inför stora utmaningar när det gäller noggrannhet, diversifiering och nyhet, särskilt när datamängden är sparsam och saknar lättillgänglig information, såsom användarprofiler, objektattribut och explicita betyg. Samarbetstaggar innehåller rik information om personliga preferenser och objektinnehåll, och kan därför hjälpa till att ge bättre rekommendationer. I detta dokument föreslår vi en rekommendationsalgoritm baserad på en integrerad spridning av trepartsdiagram över användarobjekt. Vi använder tre referensdatauppsättningar, Del.icio.us, MovieLens och BibSonomi, för att utvärdera vår algoritm. Experimentella resultat visar att användningen av tagginformation avsevärt kan förbättra exaktheten, diversifieringen och nya rekommendationer Nyckelord: Personlig rekommendation; Collaborative Tagging; Diffusion; Tripartite Graphs; Folksonomi De senaste åren har bevittnat en explosion av information som den exponentiella tillväxten av Internet [1] och World Wide Web [2] konfronterar oss med en informationsöverbelastning: Vi står inför för mycket data och källor för att kunna ta reda på de mest relevanta för oss. Vi måste faktiskt göra val från tusentals filmer, miljontals böcker, miljarder webbsidor osv. Att själva utvärdera alla dessa alternativ är inte alls möjligt. Som en följd av detta är ett brådskande problem hur man automatiskt tar reda på de relevanta sakerna för oss. Internetsökmotor [3], med hjälp av sökordsbaserade frågor, är ett viktigt verktyg för att få det vi vill ha från webben. Dock tar sökmotorn inte hänsyn till personalisering och returnerar samma resultat för personer med mycket olika vanor. Dessutom kan inte alla behov eller smaker lätt presenteras med nyckelord. Jämförande, rekommenderar system [4], som antar kunskap upptäckt tekniker för att ge personliga rekommendationer, anses nu vara det mest lovande sättet att effektivt filtrera bort överbelastningsinformationen. Hittills rekommenderar system har framgångsrikt hittat applikationer i e-handel [5], såsom bok rekommendationer i Amazon.com [6], film rekommendationer i Net°ix.com [7], video rekommendationer i TiVo.com [8], och så vidare.
Nyligen föreslogs en diffusionsmetod REF för att generera rekommendationer baserade på fusion av informationsspridning på bipartitdiagram för användarobjekt och objekttaggar.
Personalized Recommendation via Integrated Diffusion on User-Item-Tag Tripartite Graphs
{'venue': 'Physica A 389 (2010) 179-186', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}