Rekommendationen spelar en allt viktigare roll i vårt dagliga liv. Rekommenderar system föreslår automatiskt objekt till användare som kan vara intressant för dem. Nya studier visar att införandet av socialt förtroende i Matrix Factorization metoder bevisligen förbättrar noggrannheten i värderingsprognoser. Sådana metoder använder främst de förtroendevärden som användarna uttryckligen uttrycker. Det är dock ofta svårt att få användare att ge uttrycklig tillit till varandra. Det finns en hel del verk, som föreslår Trust Metrics att beräkna och förutsäga förtroende poäng mellan användare baserat på deras interaktioner. I den här artikeln presenterar vi först hur social relation kan extraheras från användarnas betyg till objekt genom att beskriva Hellinger avstånd mellan användare i rekommendationssystem. Sedan föreslår vi att införliva de förutsagda förtroendepoängen i sociala matrisfaktoriseringsmodeller. Genom att analysera social relation utvinning från tre välkända verkliga datauppsättningar, som både: förtroende och rekommendation data tillgängliga, drar vi slutsatsen att med hjälp av implicita sociala relation i sociala rekommendation tekniker har nästan samma prestanda jämfört med den faktiska förtroende poäng uttryckligen uttryckt av användare. Därför bygger vi vår metod, kallad Hell-TrustSVD, på toppmoderna sociala rekommendationsteknik för att införliva både de extraherade implicita sociala relationer och betyg som ges av användare på förutsägelsen av objekt för en aktiv användare. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att utöka TrustSVD med utdragen information om socialt förtroende. De experimentella resultaten stöder idén att använda implicit förtroende i matris factorization när explicit förtroende inte är tillgänglig, kan prestera mycket bättre än state-of-the-art
TrustSVD utvidgas till Hell-TrustSVD i REF för att införliva både utdragna implicita sociala relationer och användarnas betyg.
Extracting Implicit Social Relation for Social Recommendation Techniques in User Rating Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}