På grund av flexibiliteten i modellering av data heterogenitet har heterogena informationsnätverk (HIN) antagits för att karakterisera komplexa och heterogena hjälpdata i rekommendationssystem, som kallas HIN-baserad rekommendation. Det är en utmaning att utveckla effektiva metoder för HIN-baserade rekommendationer för både utvinning och utnyttjande av information från HIN. De flesta av HIN-baserade rekommendationsmetoder bygger på vägbaserad likhet, som inte helt kan bryta latenta struktur funktioner användare och objekt. I detta dokument föreslår vi ett nytt heterogent nätbaserat tillvägagångssätt för HIN-baserad rekommendation, kallat HEREC. För att bädda in HIN:er utformar vi en metapatbaserad slumpmässig gångstrategi för att generera meningsfulla nodsekvenser för nätverksinbäddning. Den lärda noden inbäddas först omvandlas av en uppsättning fusionsfunktioner, och därefter integreras i en utökad matris factorization (MF) modell. Den utökade MF-modellen tillsammans med fusionsfunktionerna är gemensamt optimerade för uppgiften att förutsäga kreditbetyg. Omfattande experiment på tre verkliga datauppsättningar visar Herec-modellens effektivitet. Dessutom visar vi HERec-modellens kapacitet för kallstartsproblemet, och avslöjar att den omvandlade inbäddningsinformationen från HINs kan förbättra rekommendationsprestandan.
HEREC REF utformar en metapatbaserad slumpmässig gångstrategi för att generera meningsfulla nodsekvenser för HAN-inbäddning.
Heterogeneous Information Network Embedding for Recommendation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}