ABSTRACT Social recommender är ett aktivt forskningsområde. De flesta tidigare sociala rekommendationer antar befintliga sociala nätverk för att förstärka rekommendationer som bygger på användarnas preferenser. I detta bidrag föreslår vi att man samtidigt drar slutsatsen det sociala influensnätverket och användarnas preferenser i en matrisfaktoriseringsram. Dessutom utgår vi ifrån att påverkansstyrkan är beroende av användarnas sociala roller. Vi presenterar en inkrementell klusteralgoritm för att upptäcka dynamiska sociala roller. Omfattande experiment på verkliga datauppsättningar visar hur effektiv och effektiv vår modell är för att generera exakta rekommendationer. INDEX TERMS Social roll, recommender system, social rekommendation, matris factorization.
Baserat på antagandet att påverkansstyrkan är beroende av användarnas sociala roller föreslår författarna till REF en stegvis klusteralgoritm för att upptäcka dynamiska sociala roller.
Recommendation With Social Roles
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}