Vänrekommendation är en viktig uppgift i sociala nätverk. I detta dokument föreslår vi en Bayesian Personalized Ranking Deep Neural Network (BayDNN) modell för kompisrekommendation i sociala nätverk. BayDNN rst extraherar latenta strukturella pa erns från inmatningsnätverk data och sedan använda Bayesian ranking för att göra vän rekommendationer. Med BayDNN uppnår vi betydande prestandaförbättringar på två offentliga datauppsättningar: Epinions och Slashdot. Till exempel, på Epinions datauppsättning, BayDNN avsevärt överträffar toppmoderna algoritmer, med en 5% förbättring av NDCG över bästa baslinje. Fördelarna med den föreslagna BayDNN kommer främst från en ny Bayesian personlig ranking (BPR) idé, som exakt fångar användarnas personliga fördomar baserat på de extraherade djupa funktioner, och dess underliggande konvolutionella neurala nätverk (CNN), som o er en mekanism för att extrahera latenta djupa strukturella egenskaper representationer av de komplicerade nätverksdata. För att få bra parameteruppskattning för det neurala nätverket presenterar vi en netuned förträningsstrategi för den föreslagna BayDNN-modellen baserad på Poisson och Bernoulli probabilistiska modeller.
På samma sätt, REF förlänga BPR-modellen genom att först extrahera djupa funktioner baserat på en konvolutionell neurala nätverk, och sedan använda en djup neurala nätverk för att producera vän rekommendationer.
BayDNN: Friend Recommendation with Bayesian Personalized Ranking Deep Neural Network
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}