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Improving Collaborative Filtering with Social Influence over Heterogeneous Information Networks
ACM Transactions on Internet Technology ( IF 5.3 ) Pub Date : 2020-07-07 , DOI: 10.1145/3397505 Yang Zhou 1 , Ling Liu 2 , Kisung Lee 3 , Balaji Palanisamy 4 , Qi Zhang 5
ACM Transactions on Internet Technology ( IF 5.3 ) Pub Date : 2020-07-07 , DOI: 10.1145/3397505 Yang Zhou 1 , Ling Liu 2 , Kisung Lee 3 , Balaji Palanisamy 4 , Qi Zhang 5
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The advent of social networks and activity networks affords us an opportunity of utilizing explicit social information and activity information to improve the quality of recommendation in the presence of data sparsity. In this article, we present a social-influence-based collaborative filtering (SICF) framework over heterogeneous information networks with three unique features. First, we integrate different types of entities, links, attributes, and activities from rating networks, social networks, and activity networks into a unified social-influence-based collaborative filtering model through the intra-network and inter-network social influence. Second, we propose three social-influence propagation models to capture three kinds of information propagation within heterogeneous information networks: user-based influence propagation on user rating networks, item-based influence propagation on user-rating activity networks, and term-based influence propagation on user-review activity networks, respectively. We compute three kinds of social-influence-based user similarity scores based on three social-influence propagation models, respectively. Third, a unified social-influence-based CF prediction model is proposed to infer rating tastes by incorporating three kinds of social-influence-based similarity measures with different weighting factors. We design a weight-learning algorithm, SICF, to refine the prediction result by quantifying the contribution of each kind of information propagation to make a good balance between prediction accuracy and data sparsity. Extensive evaluation on real datasets demonstrates that SICF outperforms existing representative collaborative filtering methods.
中文翻译:
在异构信息网络上改进具有社会影响力的协同过滤
社交网络和活动网络的出现为我们提供了在数据稀疏的情况下利用显式社交信息和活动信息来提高推荐质量的机会。在本文中,我们提出了一个基于社交影响的协同过滤(SICF)框架,该框架针对具有三个独特特征的异构信息网络。首先,我们通过网络内和网络间的社会影响力,将来自评级网络、社交网络和活动网络的不同类型的实体、链接、属性和活动整合到一个统一的基于社会影响力的协同过滤模型中。其次,我们提出了三种社会影响传播模型来捕捉异构信息网络中的三种信息传播:分别在用户评分网络上基于用户的影响传播、在用户评分活动网络上基于项目的影响传播和在用户评论活动网络上基于术语的影响传播。我们分别基于三种社会影响传播模型计算三种基于社会影响的用户相似度得分。第三,提出了一个统一的基于社会影响力的 CF 预测模型,通过结合三种具有不同权重因子的基于社会影响力的相似性度量来推断评分品味。我们设计了一种权重学习算法 SICF,通过量化每种信息传播的贡献来细化预测结果,从而在预测准确性和数据稀疏性之间取得良好的平衡。
更新日期:2020-07-07
中文翻译:
在异构信息网络上改进具有社会影响力的协同过滤
社交网络和活动网络的出现为我们提供了在数据稀疏的情况下利用显式社交信息和活动信息来提高推荐质量的机会。在本文中,我们提出了一个基于社交影响的协同过滤(SICF)框架,该框架针对具有三个独特特征的异构信息网络。首先,我们通过网络内和网络间的社会影响力,将来自评级网络、社交网络和活动网络的不同类型的实体、链接、属性和活动整合到一个统一的基于社会影响力的协同过滤模型中。其次,我们提出了三种社会影响传播模型来捕捉异构信息网络中的三种信息传播:分别在用户评分网络上基于用户的影响传播、在用户评分活动网络上基于项目的影响传播和在用户评论活动网络上基于术语的影响传播。我们分别基于三种社会影响传播模型计算三种基于社会影响的用户相似度得分。第三,提出了一个统一的基于社会影响力的 CF 预测模型,通过结合三种具有不同权重因子的基于社会影响力的相似性度量来推断评分品味。我们设计了一种权重学习算法 SICF,通过量化每种信息传播的贡献来细化预测结果,从而在预测准确性和数据稀疏性之间取得良好的平衡。