ABSTRACT Den snabba utvecklingen av eventbaserade sociala nätverk (EBSN) ger en bekväm plattform för att rekrytera offline deltagare via online evenemangsmeddelanden. Med tanke på dess ständigt ökande nya händelser, hur man korrekt rekommendera användare deras mest föredragna är en nyckel till framgång för en EBSN. I detta dokument föreslår vi en semantisk-förstärkt och sammanhangsmedveten hybrid-samarbetsfiltrering för händelserekommendation, som kombinerar semantisk innehållsanalys och kontextuell händelsepåverkan för val av användargrannskap. I synnerhet utnyttjar vi först den latenta ämnesmodellen för att analysera händelsebeskrivningstext och etablera varje användare en långsiktig intressemodell och kortsiktig intressemodell från hennes händelseregistreringshistorik. Därefter etablerar vi varje händelse en påverkansvikt för att gemensamt representera dess sociala påverkan bland användare och dess semantiska unikhet bland händelser. För en användare väljer vi hennes grannar efter deras långsiktiga intresse likheter viktade av händelsernas influenser. För en ny händelserekommendation konstruerar vi en matris för användarvärdering baserat på användarnas kortsiktiga intressemodeller och för varje användare beräknar vi händelsevärderingsprognoser från hennes grannars betyg. Experimenten baserade på den verkliga datauppsättningen visar att vår algoritm är överlägsen varandras system. INDEX TERMS Hybrid samarbetsfiltrering, händelsesemantisk analys, händelsepåverkan vikt, händelserekommendation, händelsebaserade sociala nätverk.
Xu och Liu REF använde semantiskt innehåll och dynamisk ontologimodellering för användarprofilering för att förbättra rekommendationsnoggrannheten i händelsebaserade sociala nätverk.
Semantic-Enhanced and Context-Aware Hybrid Collaborative Filtering for Event Recommendation in Event-Based Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}