Sociala rekommendationer utnyttjar social information för att lösa datas gleshet och problem med kallstart i traditionella samarbetsfiltreringsmetoder. De flesta befintliga modeller antar dock att sociala effekter från vänanvändare är statiska och under former av konstanta vikter eller fasta begränsningar. För att mildra detta starka antagande föreslår vi i det här dokumentet att man i nätverk med dubbla diagram ska lära sig representationer för tvåfaldiga sociala effekter, där den ena modelleras av en användarspecifik uppmärksamhetsvikt och den andra modelleras av en dynamisk och kontextmedveten uppmärksamhetsvikt. Vi utvidgar också de sociala effekterna i användardomänen till objektdomänen, så att information från relaterade objekt kan utnyttjas för att ytterligare minska problemet med datas gleshet. Med tanke på att olika sociala effekter inom två områden kan samverka med varandra och gemensamt påverka användarnas preferenser för objekt föreslår vi dessutom en ny policybaserad fusionsstrategi baserad på kontextuella multiarmade banditer för att väga samspelet mellan olika sociala effekter. Experiment på ett referensdataset och ett kommersiellt dataset verifierar effektiviteten hos nyckelkomponenterna i vår modell. Resultaten visar att vår modell uppnår stor förbättring för rekommendationsnoggrannhet jämfört med andra toppmoderna sociala rekommendationsmetoder.
Wu och Al. REF använder användarspecifika och dynamiska sammanhangsmedvetna uppmärksamhetsvikter för social rekommendation.
Dual Graph Attention Networks for Deep Latent Representation of Multifaceted Social Effects in Recommender Systems
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}