Användare möter en bländande utbud av val på webben när det gäller att välja vilken produkt att köpa, vilken video att titta på, etc. Trenden med social informationshantering innebär att användarna i allt högre grad förlitar sig inte bara på sina egna preferenser, utan också på sina vänner när de fattar olika adoptionsbeslut. I detta dokument undersöker vi effekterna av social korrelation på användarnas antagande av objekt. Med tanke på en användar social graf och en objekt-användare adoption diagram, försöker vi svara på följande frågor: 1) om de objekt som antagits av en användare korrelerar med objekt som antagits av hennes vänner, och 2) hur man införliva social korrelation för att förbättra förutsägelsen av oobserverade objekt adoptioner. Vi föreslår en social korrelationsmodell baserad på Latent Dirichlet Allocation (LDA) som bryter ner adoptionsgrafen till en uppsättning latenta faktorer som återspeglar användarnas preferenser, och en social korrelationsmatris som återspeglar graden av korrelation från en användare till en annan. Denna matris är inlärd (i stället för pre-assigned), har probabilistisk tolkning, och bevarar den underliggande sociala nätverksstruktur. Vi utformar vidare en Hybridmodell som kombinerar en användares egna latenta faktorer med hennes vänners för adoptionsförutsägelse. Experiment på epinions och LiveJournal dataset visar att våra föreslagna modeller överträffar tillvägagångssättet baserat enbart på latenta faktorer (LDA).
En studie om nätverket Epinions 6 REF visar att en stor del av de artiklar som en användare använder också antas av hans/hennes vänner.
Predicting Item Adoption Using Social Correlation
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}