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基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法
1
作者
杨宇凌
王澳蓉
+2 位作者
吴浩
董琳
何鹏
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期51-62,共12页
网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量...
网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量表征得到相似用户集,由最终得到的用户特征信息返回Top-k个相似用户,并根据相似用户的偏好情况向目标用户推荐合适的服务。为验证方法的可行性,在公开数据集Delicious和Last.FM上进行了实验,结果表明:相比4种基准方法,文中方法准确率可提升13%,召回率提升18.6%,F-measure值可提升13.1%;在学习用户表征向量时,用户之间共用标签关系与社交关系同样重要;推荐过程中,为目标用户返回的相似用户值在[25,30]区间更为适宜。
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关键词
表征学习
网络
嵌入
标签共用网络
服务推荐
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职称材料
题名
基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法
1
作者
杨宇凌
王澳蓉
吴浩
董琳
何鹏
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
湖北大学应用数学湖北省重点实验室
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期51-62,共12页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1003801)
国家自然科学基金项目(61902114)
+1 种基金
湖北省教育厅青年人才项目(Q20171008)
应用数学湖北省重点实验室开放基金(HBAM201901)。
文摘
网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量表征得到相似用户集,由最终得到的用户特征信息返回Top-k个相似用户,并根据相似用户的偏好情况向目标用户推荐合适的服务。为验证方法的可行性,在公开数据集Delicious和Last.FM上进行了实验,结果表明:相比4种基准方法,文中方法准确率可提升13%,召回率提升18.6%,F-measure值可提升13.1%;在学习用户表征向量时,用户之间共用标签关系与社交关系同样重要;推荐过程中,为目标用户返回的相似用户值在[25,30]区间更为适宜。
关键词
表征学习
网络
嵌入
标签共用网络
服务推荐
Keywords
representation learning
network embedding
co-tag network
service recommendation
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法
杨宇凌
王澳蓉
吴浩
董琳
何鹏
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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