【摘 要】
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服务推荐过程中,为充分利用用户标签标注关系与用户的社交关系信息,提升推荐结果的准确性,提出一种基于异质用户网络嵌入的方法,通过将用户节点映射为一个低维的向量,再利用
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省教育信息化工程技术研究中心
【基金项目】
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湖北省技术创新重大专项(2016CFB309),湖北省教育厅青年人才项目(Q20171008),湖北大学自科青年基金(201507).
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服务推荐过程中,为充分利用用户标签标注关系与用户的社交关系信息,提升推荐结果的准确性,提出一种基于异质用户网络嵌入的方法,通过将用户节点映射为一个低维的向量,再利用得到的用户向量进行协同推荐。在公开数据集Delicious上进行了实证分析,实验结果表明,相对已有的2个方法,该方法的推荐精度可分别提高18.1%和16.6%,且发现在学习用户表征向量时,节点之间的直接关系与“朋友的朋友”关系对表示用户节点结构信息同等重要;同时,推荐过程中为目标用户返回的相似用户在25个最为适宜。
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