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优化推荐网络的连通性以提高随机漫步的检索精度和访问多样性

作者

上市的：
  • 侯磊
  • 黄，Yichen

摘要

推荐网络已在在线系统上广泛实施，其中每个对象通过超链接连接到几个相似的其他对象。一个典型的例子是亚马逊的“购买此商品的客户也购买了”列表。虽然推荐列表长度对于确定推荐网络的连通性具有潜在的关键作用，但这种列表长度如何影响系统的导航效率尚未得到很好的研究。本文测量了用户在推荐网络上进行短期浏览以检索历史兴趣的准确性，以及浏览期间访问对象的多样性。基于三个经验数据集和三个相似性算法的分析结果表明，在列表中提供更多建议可以促进用户可能访问的对象的多样性。然而，这些建议也可能会转移用户对最相关建议的注意力，导致检索准确性下降。为了达到最佳的准确性，推荐列表需要相对较短，这取决于预期的浏览持续时间和应用的相似性算法。因此，本研究揭示了推荐网络连通性对短期浏览准确性和多样性的深刻影响，从而强调了为提高导航效率而定制经常被忽略的推荐列表长度的必要性。

建议引用

  • 侯磊、黄毅晨，2024。"优化推荐网络的连通性以提高随机漫步的检索精度和访问多样性,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第637（C）卷。
    • 手柄：RePEc:eee:phsmap:v:637:y:2024:i:c:s0378437124001122
    DOI:10.1016/j.physa.2024.129604
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