ABSTRACT I rekommenderade system är samverkande filtreringsteknik en viktig metod för att utvärdera användarens preferenser genom att utnyttja användarens feedbackdata, och har använts i stor utsträckning i industriområden. Diffusionsbaserade rekommendationsalgoritmer inspirerade av spridningsfenomen i fysisk dynamik är en viktig gren av samverkande filtreringsteknik, som använder ett bipartitnätverk för att representera insamlingsbeteenden mellan användare och objekt. Spridningsbaserade rekommendationsalgoritmer beräknar dock likheten mellan användare och ger rekommendationer genom att endast beakta implicit feedback men försumma fördelarna med explicita feedbackdata, vilket skulle vara en viktig funktion i rekommendationssystem. I detta dokument föreslås en blandad spridningsmodell för att integrera både explicit återkoppling och implicit återkoppling. För det första, cosinus likhet mellan användare beräknas genom explicit feedback, och vi integrerar det med resursallokation index beräknas genom implicit feedback. Vi förbättrar ytterligare prestandan hos den blandade spridningsmodellen genom att beakta graden av användare och objekt samtidigt i diffusionsprocesser. Några sofistikerade experiment är utformade för att utvärdera vår föreslagna metod på tre verkliga datamängder. Experimentella resultat visar att rekommendationer som ges av den blandade likhetsspridningen presterar bättre på både noggrannheten och mångfalden än på de flesta toppmoderna algoritmer. INDEX TERMS Rekommenderar system, diffusionsprocesser, bipartitnätverk, samarbetsfiltrering.
Wang m.fl. REF föreslog en blandad spridningsmodell för rekommendationer, som använde ett bipartitnätverk för att representera insamlingsbeteenden mellan användare och objekt.
Mixed Similarity Diffusion for Recommendation on Bipartite Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}