Enstegsprojicering används i stor utsträckning för att komprimera bipartitnätverk. Eftersom enstegsprojicering alltid är mindre informativ än tvåpartsrepresentationen krävs en korrekt vägningsmetod för att bättre behålla den ursprungliga informationen. I den här artikeln, inspirerad av den nätverksbaserade resursfördelningsdynamiken, höjer vi en viktningsmetod som kan tillämpas direkt vid utvinning av dold information i nätverk, med anmärkningsvärt bättre prestanda än den allmänt använda globala rankningsmetoden samt samarbetsfiltrering. Detta arbete ger inte bara en kreditvärd metod för att komprimera bipartite nätverk, men belyser också ett möjligt sätt för en bättre lösning av en långvarig utmaning i modern informationsvetenskap: Hur man gör en personlig rekommendation.
Den bipartite nätverk projicering kan vara mer informativ än en-läge projicering REF.
Bipartite network projection and personal recommendation
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}