Abstract-Precise kompis rekommendation är ett viktigt problem i sociala medier. Även om de flesta sociala webbplatser ger vissa typer av auto vän sökfunktioner, är deras noggrannhet inte tillfredsställande. I det här dokumentet föreslår vi en mer exakt metod för rekommendationer för autokompisar med två steg. I det första steget, genom att utnyttja informationen om förhållandet mellan texter och användare, samt vänskapsinformationen mellan användare, anpassar vi olika sociala nätverk och väljer några "möjliga vänner". I det andra steget, med relationen mellan bildfunktioner och användare, bygger vi en ämnesmodell för att ytterligare förfina rekommendationsresultaten. Eftersom vissa traditionella metoder, såsom variationsinferens och Gibbs provtagning, har sina begränsningar när det gäller att hantera vårt problem, utvecklar vi en ny metod för att ta reda på lösningen av ämnesmodell baserat på serieexpansion. Vi utför experiment på Flickr dataset för att visa att den föreslagna algoritmen rekommenderar vänner mer exakt och snabbare än traditionella metoder.
Huang m.fl. Ref föreslog ett mer exakt program för rekommendationer till vänner.
Two-Stage Friend Recommendation Based on Network Alignment and Series Expansion of Probabilistic Topic Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}