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网络嵌入增强了在线社交网络的智能推荐功能( Network embedding enhanced intelligent recommendation for online social networks )
J Li G Yang
随着互联网技术的飞速发展，越来越多的在线社交网络正在改变着我们的日常生活。能否在海量信息中为每个用户提供准确的推荐，直接影响着用户接受网络服务的热情和用户体验效果，进而决定着用户对网络应用的参与度和忠诚度。然而，以往的方法大多只使用单个网络拓扑信息，而忽略了其他辅助信息（如用户内容信息）。此外，如何处理大规模网络也是一个具有挑战性的课题。为了解决这些问题，我们提出了一种主题感知的网络嵌入方法来提供智能推荐服务。具体来说，我们首先基于构建的社会网络提取网络拓扑。然后，基于用户发布的上下文，借助主题模型提取主题信息。最后，利用主题感知网络嵌入框架进行推荐。在两个广泛使用的数据集上的实验结果表明，该方法可以达到最佳的性能。
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