基于异质用户网络嵌入的服务推荐方法研究

作者：吴浩; 王晓晨; 曾诚; 何鹏^*

来源：计算机工程与科学, 2019, 41(07): 1244-1250.

• 网络嵌入
• 异质信息网络
• 协同过滤
• 服务推荐

服务推荐过程中,为充分利用用户标签标注关系与用户的社交关系信息,提升推荐结果的准确性,提出一种基于异质用户网络嵌入的方法,通过将用户节点映射为一个低维的向量,再利用得到的用户向量进行协同推荐。在公开数据集Delicious上进行了实证分析,实验结果表明,相对已有的2个方法,该方法的推荐精度可分别提高18.1%和16.6%,且发现在学习用户表征向量时,节点之间的直接关系与"朋友的朋友"关系对表示用户节点结构信息同等重要;同时,推荐过程中为目标用户返回的相似用户在25个最为适宜。