Under de senaste åren har forskningen om sociala rekommendationstekniker för att förbättra recommender-system ökat på grund av det ökade inflytandet från sociala nätverk i vårt dagliga liv. Intuitionen i sociala rekommendationer är att användare tenderar att visa affinitet med objekt som gynnas av deras sociala band på grund av socialt inflytande. Trots de omfattande studierna har inget existerande arbete försökt särskilja och lära sig de personliga preferenserna mellan starka och svaga band, två viktiga termer som används allmänt inom samhällsvetenskap, för varje individ i sociala rekommendationer. I detta dokument lyfter vi först fram betydelsen av olika typer av band i sociala relationer som har sitt ursprung i samhällsvetenskap, och föreslår sedan en ny social rekommendationsmetod baserad på en ny probabilistisk Matrix Factorization modell som inkluderar distinktionen av starka och svaga band för att förbättra rekommendationens prestanda. Den föreslagna metoden kan samtidigt klassificera olika typer av sociala band i ett socialt nätverk v.r.t. optimal rekommendation noggrannhet, och lära sig en personlig slips typ preferenser för varje användare utöver andra parametrar. Vi utför omfattande experiment på fyra verkliga dataset genom att jämföra vår metod med state-of-the-art metoder, och hitta uppmuntrande resultat som bekräftar effektiviteten av den föreslagna metoden för att utnyttja de personliga preferenser starka och svaga band för social rekommendation.
I följande arbete av REF, de föreslår en probabilistic att lära sig den personliga preferensen av starka och svaga band och införliva dessa preferenser i probabilistic matris factorization för rekommendation.
Learning Personalized Preference of Strong and Weak Ties for Social Recommendation
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}