Värmeledningsprocessen har nyligen funnit sin tillämpning i personlig rekommendation [T. Zhou et al., PNAS 107, 4511 (2010)], som är av hög mångfald men låg noggrannhet. Genom att minska temperaturen på smågradiga objekt presenterar vi en förbättrad algoritm, kallad partisk värmeledning (BHC), som samtidigt kan förbättra noggrannheten och mångfalden. Omfattande experimentella analyser visar att noggrannheten på MovieLens, Netflix och Delicious dataset kan förbättras med 43,5%, 55,4% och 19,2% jämfört med standard värmeledningsalgoritm, och mångfalden är också ökad eller ungefär oförändrad. Ytterligare statistiska analyser tyder på att den nuvarande algoritmen samtidigt kan identifiera användarnas mainstream och speciella smaker, vilket resulterar i bättre prestanda än standard värmeledningsalgoritmen. Detta arbete ger en kreditiv väg för mycket effektiv informationsfiltrering. PACS nummer: 89.20.Hh, 89.75.Hc, 05.70.Ln Med tillkomsten av Internet [1] och bred tillämpning av Web 2.0 tekniker, gro många webbplatser som gör det möjligt för stora samhällen att aggregera och interagera. Twitter tillåter exempelvis sina 1,7 × 10 8 medlemmar att dela intressen och livserfarenheter, Facebook har redan överstigit 500 miljoner medlemmar sedan den 16 juli 2010, och deras medlemmar växer allt snabbare. Detta ger enorma mängder tillgänglig information, mer än varje individs förmåga att bearbeta. Att söka, filtrera och rekommendera blir därför oumbärligt i Internet-eran, där de personliga recommender-systemen har blivit ett effektivt verktyg för att ta itu med problemet med informationsöverbelastning genom att förutsäga användarnas intressen och vanor baserat på deras historiska register. Personliga rekommendationssystem har använts för att rekommendera böcker och CD-skivor på Amazon.com, filmer på Netflix.com och nyheter på Versifi Technologies (tidigare AdaptiveInfo.com) [2]. Motiverad av den praktiska betydelsen för e-handel, rekommenderas system har fångat ökad uppmärksamhet och blivit en viktig fråga [3, 4]. Ett personligt rekommendationssystem innehåller tre delar: datainsamling, modellanalys och rekommendationsalgoritm, där algoritmen är kärnan. Hittills har olika typer av algoritmer föreslagits, inklusive samverkande filtreringsmetoder [5] [6] [7] [8] [9] [10], innehållsbaserade analyser [11, 12], taggmedvetna algoritmer [13] [14] [15], länkprognoser [16] [17] [18], hybridalgoritmer [19, 20], och så vidare. För en genomgång av aktuella framsteg, se Refs. [2, 21] och * liujg004@ustc.edu.cn † zhutou@ustc.edu referenser där. Ett recommender system kan beskrivas av en bipartite nätverk [22, 23], där det finns två typer av noder: användare U och objekt O. Användarnas historiska poster representeras av kanterna som förbinder användare och objekt. Om det finns m objekt O = {o 1, o 2, · · ·, o m} och n användare U = {u 1, u 2, · · ·, u n } kan systemet helt beskrivas av en adjakensmatris A = {a lα } m,n, där en lα = 1 om o α samlas in av u l, och en lα = 0 annars. Ett rimligt antagande är att objekt som samlas in av användare är vad dessa användare gillar och en rekommendationsalgoritm syftar till att förutsäga användarnas personliga åsikter om de objekt de ännu inte har samlat [24] [25] [26]. I standard värmeledningsalgoritm (HC) konstruerar vi först en propellermatris W h, där elementet w αβ betecknar ledningshastigheten från objekt o β till o α. Beteckna H som
Särskilt Liu et al. REF föreslog en partisk värmeledningsmodell som minskar uppmärksamheten hos små poster för att öka både noggrannheten och mångfalden.
Information filtering via biased heat conduction
{'venue': 'Phys. Rev. E 87 (2011) 037101', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}