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King,I.(2011年1月9日\u201312)。社会规范化推荐系统。第四届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集,WSDM\u201911,中国香港。”,“DOI”:“10.1145\/1935826.1935877”},{“key”:“ref_2”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Gulati,A.和Eirinaki,M.(2019年1月13日\u201317)。在我朋友(及其朋友)的小小帮助下:影响邻居的社会推荐。万维网会议论文集,WWW\u201919,美国加利福尼亚州旧金山”,“DOI”:“10.1145\/3308558.3313745”},{“key”:“ref_3”,“unstructured”:“Easley,D.和Kleinberg,J.(2012)。网络、人群和市场,剑桥图书。”},{“key”:“ref_4”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“He,X.,Liao,L.,Zhang,H.,Nie,L.、Hu,X.and Chua,T.S.(2017年1月3日\u20137)。神经协同过滤。第26届万维网国际会议论文集,WWW\u201917,澳大利亚珀斯。“,”DOI“:”10.1145\/3038912.3052569“},{”key“:”ref_5“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Cheng,H.T.,Koc,L.,Harmsen,J.,Shaked,T.,Chandra,T.、Aradhye,H.、Anderson,G.、Corrado,G.,Chai,W.和Ispir,M.(2016年1月15日).推荐系统的广泛和深度学习。推荐系统深度学习第一次研讨会论文集,美国马萨诸塞州波士顿”,“DOI”:“10.1145”,{“key”:“ref_6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Covington,P.,Adams,J.,and Sargin,E.(2016年1月15日,201319)。youtube推荐的深度神经网络。第十届ACM推荐系统会议论文集,美国马萨诸塞州波士顿journal-title“:”ACM计算。Surv公司。(CSUR)“},{“key”:“ref_8”,“首页”:“1”,“文章标题”:“推荐系统中的图形神经网络:调查”,“卷”:“55”,“作者”:“Wu”,“年份”:“2022”,“期刊标题”:“ACM Comput.Sur.”},{“key”:“ref_9”,“doi断言由”:“crossref”,“非结构化”:“Tallapally,D.,Sreepada,R.S.,Patra,B.K.和Babu,K.S.(2018年1月2日\u20137).使用堆叠自动编码器的多标准建议中的用户偏好学习。第十二届ACM推荐系统会议记录,RecSys\u201918,加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华。“,”DOI“:”10.1145\/3240323.3240412“},{”key“:”ref_10“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wang,S.,Hu,L.,Wang,Y.,He,X.,Sheng,Q.Z.,Orgun,M.A.,Cao,L.、Ricci,F.和Yu,P.S.(2021,19\u201326)基于图形学习的推荐系统:综述。第三十届国际人工智能联合会议记录,IJCAI-21,测量轨道,加拿大魁北克省蒙特利尔。“,”DOI“:”10.24963\/ijcai.2021\/630“},{”key“:”ref_11“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Fan,W.,Ma,Y.,Li,Q.,He,Y.Zhao,E.,Tang,J.,and Yin,D.(2019,January 13\u201317).Graph Neural Networks for Social Recommendation.Proceedings of the World Wide Web Conference,WWW\u201919,San 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Goldberg,Y.(2014年1月22日\u201327).基于依存关系的单词嵌入.美国马里兰州巴尔的摩市计算语言学协会第52届年会论文集(第2卷:短文),“DOI”:“10.3115\/v1\/P14-250“},{“key”:“ref_26”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“1”,“doi”:“10.1145\/2168752.2168771”,”article-title“:“带LibFM的因式分解机器”,“volume”:”3“,”author“:“Rendle”,“year”:“2012”,“journal-title”:“ACM Trans.Intell.Syst.Technol.”},“key“:”ref_27“,”非结构化“:”Rendle,S.、Freudenthaler,C.、Gantner,Z.和Schmidt-Thieme,L.(2009年1月18日\u201321)。BPR:来自隐含反馈的贝叶斯个性化排名。第二十五届人工智能不确定性会议论文集,UAI\u201909,美国弗吉尼亚州阿灵顿Mikolov,T.、Chen,K.、Corrado,G.和Dean,J.(2013年1月2日)。向量空间中单词表示的有效估计。《第一届学习表征国际会议论文集》,2013年,美国亚利桑那州斯科茨代尔。系统。“},{”key“:”ref_31“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Chavan,N.,and Potika,K.(2020,January 10\u201313)。使用三角形嵌入进行高阶链接预测。2020 IEEE国际大数据会议论文集(大数据),美国佐治亚州亚特兰大“,”doi“:”10.1109\/BigData50022.2020.9377750“}”,{“key”:“ref_32”,“doi由“:”crossref“,”非结构化“断言:”Anjan,K.,Andreopoulos,W.和Potika,K.(2021年1月15日\u201318)。使用全局向量和Hasse图预测高阶链接。2021年IEEE国际大数据会议论文集,美国佛罗里达州奥兰多”,“DOI”:“10.1109\/BigData52589.2021.9671432”},{“key”:“ref_33”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Eirinaki,M.,Moniz,N.,and Potika,K.(2016年1月8日\u201310).社交网络中推荐的基于阈值的影响支配集。2016年IEEE大数据和云计算(BDCloud)、社会计算和网络(SocialCom)、可持续计算和通信(SustainCom)国际会议记录,2016年,美国佐治亚州亚特兰大,“DOI”:“10.1109”,{“key”:“ref_34”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Kaple,M.、Kulkarni,K.和Potika,K.(2017年1月6日\u20139)。智慧城市病毒营销:社交网络社区的影响者。第三届IEEE大数据计算服务和应用国际会议论文集,BigDataService 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