基于多通道扩散的协同过滤

在本文中，通过应用扩散过程，我们提出了一种新的指标来量化用户-对象二分图中两个用户之间的相似性。为了处理对象上的离散评分，我们使用多通道表示，其中每个对象映射到多个通道，通道数等于不同评分的数量。每个通道代表一个特定的评分，对对象进行评分的用户将连接到与该评分对应的通道。在此类用户-通道二分图上进行的扩散过程给出了用户对的新相似性度量，进一步证明，在标准协同过滤框架下，该度量比经典的皮尔逊相关系数更准确。