ABSTRACT Under de senaste åren har Internet blivit en oumbärlig del av människors liv, och det erbjuder allt mer omfattande information anpassad till människors personliga preferenser samt varuattribut information. Följaktligen har många forskare använt extern information för att förbättra rekommendationstekniken. De flesta tidigare studier överväger dock bara att lägga till enstaka relationstyper, såsom sociala nätverk vän-relations. I den verkliga världen, med tanke på flera typer av yttre förbindelser kan mer exakt avgöra orsaken till varför en användare valde ett objekt. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument en hybridmetod som kallas den semantiska preferensbaserade personliga rekommendationen om heterogena informationsnätverk (SPR), som kombinerar användarnas feedbackresultat med heterogena informationsnätverk. Denna metod kan förbättra rekommendationsproblem genom att överväga flera typer av yttre relationer. För att tillämpa metoden inför vi först ett likhetsmått mellan användare baserat på en användares potentiella preferenser i meta-banan och utformar den rekommenderade modellen på global och individuell nivå. Slutligen utför vi experiment på två verkliga datamängder, där vi konstaterar att SPR-metoden uppnår bättre resultat jämfört med de många allmänt använda och de toppmoderna rekommendationsmetoderna. INDEX TERMS Rekommendationsteknik, externa relationer, heterogent informationsnät.
Hu m.fl. I REF föreslogs en hybridmetod som kallas SPR, som kombinerar användarnas feedbackresultat med heterogena informationsnät.
Semantic Preference-Based Personalized Recommendation on Heterogeneous Information Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}