Onlineplattformar kan delas in i informationsorienterade och socialt orienterade områden. e fd hänvisar till forum eller e-handelswebbplatser som betonar interaktion mellan användare, som Trip.com och Amazon; medan la er hänvisar till sociala nätverkstjänster (SNSs) som har rika användaranslutningar, såsom Facebook och Twi er. Trots deras heterogenitet kan dessa två domäner överbryggas av några överlappande användare, dubbade som broanvändare. I detta arbete tar vi upp problemet med gränsöverskridande sociala rekommendationer, dvs. att rekommendera relevanta informationsområden till potentiella användare av sociala nätverk. Såvitt vi vet är detta ett nytt problem som sällan har studerats tidigare. Befintliga gränsöverskridande rekommendationssystem är olämpliga för denna uppgift eftersom de antingen har fokuserat på homogena informationsområden eller förutsatt att användarna överlappar varandra helt och hållet. I detta syfte presenterar vi en ny strategi för Neural Social Collaborative Ranking (NSCR), som sömlöst syr upp interaktionen mellan användarobjekt i informationsdomäner och användaranslutningar i SNS. När det gäller informationsdomänen utnyttjas en mängd användare och objekt för att stärka inlärningen av användare och objekt. I SNS-delen sprids broanvändarnas inbäddningar för att lära sig andra icke-broanvändares inbäddningar. Omfattande experiment på två verkliga dataset visar effektiviteten och rationaliteten hos vår NSCR-metod.
Wang m.fl. REF utvidgade NCF-modellen till att omfatta gränsöverskridande sociala rekommendationer, och de införde ett neuralt socialt samarbetsrankningssystem för att rekommendera objekt till potentiella användare av sociala nätverk.
Item Silk Road: Recommending Items from Information Domains to Social Users
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}