Sociala nätverkssystem, liksom last.fm, spelar en viktig roll i Web 2.0, som innehåller stora mängder multimediaberikade data som förbättras både genom explicita användaranteckningar och implicit aggregerad feedback som beskriver varje användares personliga preferenser. Det är också en vanlig tendens för dessa system att uppmuntra skapandet av virtuella nätverk bland sina användare genom att göra det möjligt för dem att upprätta vänskapsband och därigenom tillhandahålla ett nytt och direkt medium för utbyte av data. Vi undersöker vilken roll dessa ytterligare relationer har för att utveckla ett system för rekommendationer. Med beaktande av både den sociala notation och vänskap som ingår i den sociala graf som upprättats bland användare, objekt och taggar, skapade vi ett samverkande rekommendationssystem som effektivt anpassar sig till varje användares personliga informationsbehov. Vi antar den allmänna ramen för Random Walk med omstarter för att ge ett mer naturligt och effektivt sätt att representera sociala nätverk. I detta arbete samlade vi en representativ del av musik sociala nätverket last.fm, fånga uttryckligen uttryckt band av vänskap med användaren samt sociala taggar. Vi utförde en serie jämförande experiment mellan Random Walk med Restarts modellen och en användarbaserad samarbetsfiltreringsmetod med Pearson Correlation likhet. Resultaten visar att grafmodellens system drar nytta av den ytterligare information som finns inbäddad i social kunskap. Dessutom överträffar grafmodellen den vanliga samarbetsfiltreringsmetoden.
Konstas REF använde en Random Walk med Restart för att modellera vänskapen och de sociala kommentarerna i ett rekommendationssystem för musikspårning.
On social networks and collaborative recommendation
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}