×

Sibrank:基于邻里协作排名的签名二方网络分析。 (英语) Zbl 1400.62043号

摘要:协作排名是推荐系统的一个新兴领域,它利用用户的偏好数据而非评级值。不幸的是,尽管基于邻居的协作排名具有更大的灵活性和合理性,但却很少受到关注。本文提出了一个新的框架,称为SibRank,旨在改进最先进的基于邻域的协作排名方法。SibRank将用户的偏好表示为一个签名的二分网络,并通过一种新的签名网络中的个性化排序算法来查找相似的用户。

MSC公司:

62F07型 统计排名和选择程序
68层35 人工智能语言和软件系统理论(基于知识的系统、专家系统等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Weimer,M。;Karatzoglou,A.,协作排名的最大边际矩阵分解,(神经信息处理系统进展(2007)),1-8
[2] 刘,N。;Yang,Q.,EigenRank:以排名为导向的协同过滤方法,(第31届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议论文集(2008),ACM),83-90
[3] Shi,Y。;Larson,M。;Hanjalic,A.,《统一面向评级和面向排名的协作过滤以改进推荐》,Inform。科学。,229, 29-39 (2013)
[4] Koren,Y.,《时间动态协同过滤》,Commun。ACM,53,89-97(2010)
[5] Shi,Y。;卡拉佐格鲁,A。;Baltrunas,L.,Climf:学习通过协作式低is-more过滤最大化互惠排名,(第六届ACM推荐系统会议论文集(2012),ACM),139-146
[6] 沃尔科夫斯,M.N。;Zemel,R.S.,《17个参数的协作排名》(神经信息处理系统进展(2012)),2294-2302
[8] 王,S。;Sun,J。;Gao,B.J.,VSRank:基于排名的协作过滤的新框架,ACM Trans。智力。系统。Technol公司。(TIST),5,51(2014)
[9] 孟,L。;李,J。;Sun,H.,WSRank:web服务选择的协作排序方法,(2011年IEEE第11届计算机和信息技术国际会议(2011年),IEEE),103-108
[10] 杨,C。;魏,B。;吴杰。;Zhang,Y。;Zhang,L.,CARES:一个面向等级的CADAL推荐系统,(第九届ACM/IEEE-CS数字图书馆联合会议论文集(2009),ACM),203-212
[11] 风扇,C。;Lin,Z.,《基于等级的邻里协作排名》(Web Technologies and Applications,2013),第770-781页
[12] Ukkonen,A.,链的聚类算法,J.Mach。学习。第121389-1423号决议(2011年)·Zbl 1280.68209号
[14] 周,T。;Ren,J。;梅多,M。;张毅,二元网络投影与个人推荐,物理。E版,76(2007),6115-1:7
[15] 张,Z.-K。;周,T。;Zhang,Y.-C.,通过用户-项目-标签三分图的集成扩散实现个性化推荐,Physica A,389,179-186(2010)
[16] Lee,S。;南帕克。;Kahng,M.(卡亨,M.)。;Lee,S.,PathRank:灵活混合推荐系统异构图上的节点排序,专家系统。申请。,40, 684-697 (2013)
[17] 向,L。;袁,Q。;赵,S。;Chen,L。;张,X。;Yang,Q.,通过长期和短期偏好融合对图形的时间建议,(第16届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集。第16届AC M SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议文献集,KDD’10(2010),ACM出版社),723-731
[19] Guha,R。;H路。;Jose,S。;路,H。;Jose,S。;Drive,R.,《信任和不信任的传播》,(第13届万维网国际会议论文集(2004年),ACM),403-412
[21] 克鲁兹,F.L。;Vallejo,C.G。;Enríquez,F。;Troyano,J.A.,《极性等级:在网络中寻找追随者和反对者之间的平衡》,Inf.Process。管理。,48, 271-282 (2012)
[23] 特拉格,V.A。;Nesterov,Y.E。;Van Dooren,P.,《指数排名:考虑负面联系》,(计算机科学讲义(2010)),192-202年
[24] 沙赫里亚里,M。;Jalili,M.,《签名社交网络中的排名节点》,Soc.Netw。分析。最小值4172(2014)
[25] Kim,H.-N。;布洛斯,M。;El Saddik,A.,Folkommender:基于图形排序算法的群推荐系统,多媒体系统。,19, 509-525 (2012)
[26] 吴,Z。;阿加瓦尔,C.C。;Sun,J.,《签名网络排名的troll-trust模型》,(第九届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集。第九届AMM网络搜索与数据挖掘国际大会论文集,WSDM’16(2016),ACM出版社:美国纽约州纽约ACM出版社),447-456
[27] 贾瓦里,A。;Jalili,M.,《社交网络中基于集群的符号预测协同过滤(正负链接)》,ACM Trans。智力。系统。技术。,5 (2014)
[29] Ipsen,I.C.F.(国际货币基金组织)。;Wills,R.S.,谷歌PageRank的数学特性和分析,Bol。Soc.Esp.材料有限公司。,34, 191-196 (2006) ·Zbl 1242.65065号
[30] Balakrishnan,S。;Chopra,S.,协作排名,(第五届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集(2012),ACM),143-152
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。