Rekommendationens noggrannhet kan förbättras genom att man införlivar förtroenderelationer som härrör från sociala nätverk. Det senaste arbetet på sociala nätverk baserad rekommendation är inriktad på att minimera roten medel kvadrat fel (RMSE). Sociala nätverk baserade top-k rekommendation, som rekommenderar en användare ett litet antal objekt i taget, är inte väl studerad. I detta dokument genomför vi en omfattande studie om att förbättra noggrannheten hos top-k rekommendationer med hjälp av sociala nätverk. Vi visar först att de befintliga social-trust förbättrade modellerna Matrix Factorization (MF) kan skräddarsys för top-k rekommendation genom att inkludera observerade och saknade betyg i sina träningsobjektiva funktioner. Vi föreslår också en Nearest Neighbor (NN) baserad top-k rekommendation metod som kombinerar användarnas kvarter i förtroendenätverket med sina kvarter i latent funktionsutrymme. Experimentella resultat på två allmänt tillgängliga dataset visar att sociala nätverk avsevärt kan förbättra toppk hit förhållandet, särskilt för kallstartsanvändare. Förvånansvärt nog fann vi också att det tekniska tillvägagångssättet för att kombinera återkopplingsdata (t.ex. betyg) med information om sociala nätverk som fungerar bäst för att minimera RMSE fungerar dåligt för att maximera träffförhållandet, och vice versa.
Social nätverk baserad top-K rekommenderare studerades i REF.
On top-k recommendation using social networks
{'venue': "RecSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}