测试语义与结构对推荐准确性与多样性的影响
社会与信息网络
2020-11-11 v2 信息检索
摘要
异构信息网络(HIN)形式化非常灵活,支持复杂推荐模型。我们评估HIN不同部分对推荐准确性与多样性的影响,进而探究这些影响是否仅源于网络中编码的语义内容。我们采用近期提出的基于网络结构且更契合HIN形式化的多样性度量。最后,我们随机打乱HIN某些部分的边,以清空网络的语义内容而相对保持其结构不受影响。我们表明网络中编码的语义内容对推荐系统性能重要性有限,而结构至关重要。
引用
@article{arxiv.2011.03796,
title = {Testing the Impact of Semantics and Structure on Recommendation Accuracy and Diversity},
author = {Pedro Ramaciotti Morales and Lionel Tabourier and Raphaël Fournier-S'niehotta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03796},
year = {2020}
}
备注
22 pages, 8 figures, accepted to conference ASONAM 2020