کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4942181 1437157 2017 15 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
User recommendation in healthcare social media by assessing user similarity in heterogeneous network
ترجمه فارسی عنوان
توصیه های کاربر در رسانه های اجتماعی سلامت با ارزیابی شباهت کاربر در شبکه های ناهمگن
ترجمه چکیده
نتایج نشان می دهد که روش های مبتنی بر محتوا می توانند به طور موثر تشابه هویت کاربران غیرفعال که معمولا منافع متمرکز را تشخیص می دهند را جذب کند، در حالی که روش های ساختاری می توانند عملکرد بهتر را هنگامی که اطلاعات ساختاری غنی در دسترس است، به دست آورند. رویکرد ساختاری محلی فقط ارتباط مستقیم بین گره ها در شبکه را در نظر می گیرد، در حالی که رویکرد ساختاری جهانی، حساب های غیر مستقیم را حساب می کند. بنابراین، رویکرد شباهت جهانی می تواند با شبکه های خرده ناپذیری روبرو شود و شباهت ضمنی بین دو کاربر را جذب کند. رویکردهای مختلف ممکن است جنبه های مختلف ارتباط شباهت بین دو کاربر را در بر بگیرد. وقتی ما روش های مختلف را با هم ترکیب می کنیم، می توانیم عملکرد بهترتری نسبت به استفاده از هر روش فردی به دست آوریم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The results indicate that content-based methods can effectively capture the similarity of inactive users who usually have focused interests, while structural methods can achieve better performance when rich structural information is available. Local structural approach only considers direct connections between nodes in the network, while global structural approach takes the indirect connections into account. Therefore, the global similarity approach can deal with sparse networks and capture the implicit similarity between two users. Different approaches may capture different aspects of the similarity relationship between two users. When we combine different methods together, we could achieve a better performance than using each individual method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Artificial Intelligence in Medicine - Volume 81, September 2017, Pages 63-77
نویسندگان
, ,