物品丝绸之路：将信息域的物品推荐给社交用户
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2017-06-13 v1 人工智能
社会与信息网络
摘要
在线平台可划分为信息导向域和社交导向域。前者指强调用户-物品交互的论坛或电子商务网站，如 Trip.com 和 Amazon；后者指拥有丰富用户-用户连接的社交网络服务（SNSs），如 Facebook 和 Twitter。尽管具有异构性，这两个域可以通过少数重叠用户（称为桥接用户）连接起来。在本工作中，我们研究跨域社交推荐问题，即将信息域的相关物品推荐给社交网络的潜在用户。据我们所知，这是一个此前鲜有研究的新问题。现有的跨域推荐系统不适用于此任务，因为它们要么专注于同构信息域，要么假设用户完全重叠。为此，我们提出了一种新颖的神经社交协同排序（NSCR）方法，该方法将信息域中的用户-物品交互与 SNSs 中的用户-用户连接无缝缝合。在信息域部分，利用用户和物品的属性来增强用户和物品的嵌入学习。在 SNS 部分，桥接用户的嵌入被传播以学习其他非桥接用户的嵌入。在两个真实世界数据集上的大量实验证明了我们 NSCR 方法的有效性和合理性。
引用
@article{arxiv.1706.03205,
title = {Item Silk Road: Recommending Items from Information Domains to Social Users},
author = {Xiang Wang and Xiangnan He and Liqiang Nie and Tat-Seng Chua},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03205},
year = {2017}
}
备注
10 pages, 7 figures, SIGIR 2017