På senare tid har det skett en våg av sociala rekommendationer, som ökar de sociala relationerna mellan användarna för att förbättra rekommendationernas resultat. Men i många tillämpningar är de sociala relationerna mycket glesa eller frånvarande. Under tiden kan attributinformationen för användare eller objekt vara rik. Det är en stor utmaning att utnyttja denna attributinformation för att förbättra rekommendationens prestanda. I det här dokumentet organiserar vi objekt och relationer i recommender-systemet som ett heterogent informationsnätverk och inför metapatbaserade likhetsmått för att utvärdera likheten mellan användare eller objekt. Dessutom föreslås ett matris factorization-baserat ramverk för dubbel reglering SimMF för att flexibelt integrera olika typer av information genom att anta användarnas och objektens likheter som legalisering av latenta faktorer hos användare och objekt. Omfattande experiment validerar inte bara SimMF:s effektivitet utan avslöjar också några intressanta resultat. Vi finner att attribut information om användare och objekt kan avsevärt förbättra rekommendation noggrannhet, och deras bidrag verkar viktigare än den sociala relationen. Experimenten visar också att olika legaliseringsmodeller uppenbarligen har olika effekter på användare och objekt.
Senare, samma författare designa en matris factorization baserad dual legalization ram SimMF REF.
Integrating heterogeneous information via flexible regularization framework for recommendation
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}