一种用于大众分类系统中物品推荐的随机游走模型
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2013-10-31 v1
摘要
社会标签作为一种新颖的信息组织与发现方法，已被广泛应用于众多 Web2.0 应用中。标签提供了一种可被推荐系统利用的新型信息。然而，三元<用户，标签，物品>交互数据的稀疏性限制了基于标签的协同过滤的性能。本文提出了一种基于随机游走的算法，以解决社会标签数据中的稀疏性问题，该算法通过用户与标签的交互捕捉用户与物品之间潜在的传递关联。具体而言，我们从以用户为中心和以物品为中心两个角度提出了两种平滑策略。在真实世界数据集上的实验实证了所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.1310.7957,
title = {A Random Walk Model for Item Recommendation in Folksonomies},
author = {Zhu Zhang and Daniel Zeng and Ahmed Abbasi and Jing Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.7957},
year = {2013}
}