Det är ofta en utmaning att integrera användarnas interaktioner i en rekommendationsram i en onlinemodell. I detta dokument föreslår vi en ny interaktiv inlärningsram för att formulera problemet med att rekommendera patentpartner till en faktordiagrammodell. Ramverket omfattar tre faser: 1) kandidatgeneration, där vi identifierar potentiella grupper av medarbetare; 2) kandidatförfining, där en faktordiagrammodell används för att justera kandidatrankningen; 3) interaktiv inlärningsmetod för att effektivt uppdatera den befintliga rekommendationsmodellen baserat på uppfinnarnas återkoppling. Vi utvärderar vår föreslagna modell på stora företags patentnätverk. Experimentella resultat visar att rekommendationsnoggrannheten hos den föreslagna modellen avsevärt överträffar flera baslinjemetoder med hjälp av innehållslikhet, samarbetsfiltrering och SVM-Rank. Vi visar också effektiviteten och effektiviteten i det interaktiva lärandet, som utför nästan lika bra som omskolning offline, men med bara 1 procent av körtiden.
De införlivar också användarnas interaktioner i en faktordiagrammodell för att rekommendera patentpartner REF.
Patent partner recommendation in enterprise social networks
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}