涉及异质性的基于网络算法可实现准确且个性化的推荐
物理与社会
2013-06-03 v1 信息检索
社会与信息网络
摘要
在用于对象间定向资源转化的基于网络算法中，同时考虑了源对象和目标对象的异质性。基于考虑目标对象异质性的偏置热传导推荐方法（BHC），我们提出了一种异质热传导算法（HHC），该算法进一步将源对象度作为扩散权重。在 Netflix、RYM 和 MovieLens 三个真实数据集上的测试表明，HHC 算法在准确性和个性化方面均优于两种优秀算法，即原始 BHC 算法和热传导与质量扩散混合算法（HHM），且无需任何额外信息或参数。此外，HHC 甚至提高了冷对象（即所谓的冷启动问题）的推荐准确性，有效缓解了针对不同流行度对象的推荐偏差。
引用
@article{arxiv.1305.7438,
title = {Heterogeneity Involved Network-based Algorithm Leads to Accurate and Personalized Recommendations},
author = {Tian Qiu and Tian-Tian Wang and Zi-Ke Zhang and Li-Xin Zhong and Guang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.7438},
year = {2013}
}