Rekommendationsalgoritmen baserad på bipartitnätverk är överlägsen traditionella metoder för noggrannhet och mångfald, vilket visar att med tanke på nätverkets topologi av rekommendationssystem kan hjälpa oss att förbättra rekommendationsresultaten. Befintliga algoritmer fokuserar dock främst på den övergripande topologistrukturen och dessa lokala egenskaper kan också spela en viktig roll i samverkan rekommenderar behandling. Därför, på grund av dataegenskaper och tillämpningskrav för samarbetsrekommendera system, föreslog vi en länk gemenskap partitionering algoritm baserad på etikettutbredning och en samarbetsrekommendation algoritm baserad på bipartite gemenskapen. Sedan utformade vi numeriska experiment för att verifiera algoritmens giltighet under riktmärke och verklig databas.
Fu m.fl. I REF föreslogs en metod för gemenskapsdetektering av projicerade nätverk som bygger på spridning av etiketter och en samverkande filtreringsalgoritm genom att man tog hänsyn till samhällen.
A Collaborative Recommend Algorithm Based on Bipartite Community
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}