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融合社交影响扩散的长尾物品推荐模型
山西警察学院网络安全保卫系;
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
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张槟淇
尉译心
王文剑
开通知网号
在推荐系统中,由于用户评分和交互频次存在长尾分布特性,导致长尾物品特征提取困难,现有的方法或者过多关注尾部物品,忽略其与头部物品的联系,或者忽略社交网络对用户偏好的影响,从而影响了推荐效果。因此,本文提出一种融合社会影响扩散的长尾推荐模型LoSidi...
机 构:
山西警察学院网络安全保卫系;
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室;
领 域:
计算机软件及计算机应用;
关键词:
推荐系统;
社会推荐;
长尾问题;
图神经网络;
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