ABSTRACT Med en hållbar utveckling av sociala nätverk har ökad uppmärksamhet ägnats åt sociala rekommendationssystem. Aktuella studier fokuserar vanligen på indirekta faktorer såsom likheten mellan användare, men flera direkta interaktioner, såsom omnämnanden, reposts, och kommentarer, sällan beaktas. I detta dokument behandlas direkta kopplingar mellan användare i sociala rekommendationssystem. Vi analyserar direkta interaktioner för att undersöka kopplingen styrka mellan användare, och sedan kan användarens preferenser och objekt egenskaper bättre beskrivas. Utifrån analysen av det sociala inflytandet mellan användare och användares inflytande över hela det sociala nätverket föreslår vi en rekommendationsmetod med socialt inflytande, som till fullo utnyttjar information bland användare i sociala nätverk och introducerar mekanismerna för makroskopiska och mikroskopiska influenser. Direkta interaktioner mellan användare införlivas i en matris factorization objektiv funktion. Real-world microblog data används för att verifiera vår modell, och resultaten visar att den föreslagna rekommendationsmetoden överträffar andra toppmoderna rekommendationsalgoritmer. Rekommenderar system, sociala nätverk, social påverkan, användarinteraktioner.
I REF utforskade Li och Xiong flera direkta interaktioner mellan användare i ett mikrobloggnätverk.
Social Recommendation With Multiple Influence From Direct User Interactions
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}