Framgången för "infinite-inventory" återförsäljare som Amazon.com och Netflix har till stor del tillskrivs en "lång svans" fenomen. Även om merparten av deras lager inte är i hög efterfrågan, dessa nischprodukter, som inte finns tillgängliga hos konkurrenter med begränsad lagerhållning, genererar en betydande del av de totala intäkterna totalt sett. Dessutom kan tillgången på slutprodukter öka huvudförsäljningen genom att erbjuda konsumenterna bekvämligheten av "one-stop shopping" för både deras traditionella och nisch smaker. De flesta befintliga recommender-system, särskilt samverkande filterbaserade metoder, kan dock inte rekommendera slutprodukter på grund av data gleshet frågan. Det har varit allmänt erkänt att rekommendera populära produkter är lättare men mer trivialt samtidigt som att rekommendera långa svansprodukter lägger mer nyhet men det är också en mer utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi en ny uppsättning grafbaserade algoritmer för den långa svansrekommendationen. Vi representerar först användar-punkt information med oriktad kant-viktad graf och undersöka den teoretiska grunden för att tillämpa Hitting Time algoritm för lång svans objekt rekommendation. För att förbättra rekommendationsmångfald och noggrannhet, utökar vi Hitting Time och föreslår effektiv Absorbering Tid algoritm för att hjälpa användare att hitta sina favorit lång svans objekt. Slutligen förfinar vi den Absorberande Tid-algoritmen och föreslår två entropy-biased Absorbing Cost-algoritmer för att särskilja variationen på olika user-item-klassning par, vilket ytterligare förbättrar effektiviteten av lång svans rekommendation. Empiriska experiment på två verkliga datauppsättningar visar att våra föreslagna algoritmer är effektiva för att rekommendera långa svansar och överträffa toppmoderna rekommendationstekniker.
Grafbaserade algoritmer har också föreslagits i REF för rekommendationen om långstjärt genom att använda användarinformation tillsammans med oriktade kantviktade grafer för rekommendationer om långa svansar.
Challenging the Long Tail Recommendation
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}