I detta dokument, baserat på ett vägt objektnätverk, föreslår vi en rekommendationsalgoritm, som är känslig för konfigurationen av initial resursfördelning. Även under det enklaste fallet med binär resurs, har den nuvarande algoritmen anmärkningsvärt högre noggrannhet än den allmänt tillämpade globala rankningsmetod och samarbetsfiltrering. Dessutom inför vi en fri parameter β för att reglera den ursprungliga konfigurationen av resurs. De numeriska resultaten indikerar att minska den ursprungliga resursen som finns på populära objekt kan ytterligare förbättra algoritmisk noggrannhet. Mer påtagligt hävdar vi att en bättre algoritm samtidigt bör ha högre noggrannhet och vara mer personlig. Enligt en nyligen föreslagen åtgärd om graden av personalisering, visar vi att en gradberoende inledande konfiguration kan överträffa det enhetliga fallet för både noggrannhet och personalisering styrka.
Några tidigare studier tyder på att minska mängden ursprungliga resurser på objekt med hög grad kan förbättra noggrannheten i rekommendationer REF.
Effect of initial configuration on network-based recommendation
{'venue': 'EPL 81, 58004 (2008)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics']}