På grund av flexibiliteten i modellering av data heterogenitet har heterogena informationsnätverk (HIN) antagits för att karakterisera komplexa och heterogena hjälpdata i rekommendationssystem, som kallas HIN-baserad rekommendation. Det är en utmaning att utveckla effektiva metoder för HIN-baserade rekommendationer för både utvinning och utnyttjande av information från HIN. De flesta av HIN-baserade rekommendationsmetoder bygger på vägbaserad likhet, som inte helt kan bryta latenta struktur funktioner användare och objekt. I detta dokument föreslår vi ett nytt heterogent nätbaserat tillvägagångssätt för HIN-baserad rekommendation, kallat HEREC. För att bädda in HIN:er utformar vi en metapatbaserad slumpmässig gångstrategi för att generera meningsfulla nodsekvenser för nätverksinbäddning. Den lärda noden inbäddas först omvandlas av en uppsättning fusionsfunktioner, och därefter integreras i en utökad matris factorization (MF) modell. Den utökade MF-modellen tillsammans med fusionsfunktionerna är gemensamt optimerade för uppgiften att förutsäga kreditbetyg. Omfattande experiment på tre verkliga datauppsättningar visar Herec-modellens effektivitet. Dessutom visar vi HERec-modellens kapacitet för kallstartsproblemet, och avslöjar att den omvandlade inbäddningsinformationen från HINs kan förbättra rekommendationsprestandan.
HEREC REF använder en metapatbaserad slumpmässig gångstrategi för att generera meningsfulla nodsekvenser för att lära sig nätverksinbäddningar som först omvandlas av en uppsättning fusionsfunktioner och därefter integreras i en utökad matris factorization (MF) modell.
Heterogeneous Information Network Embedding for Recommendation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}