کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7374872 | 1480065 | 2018 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Symmetrical information filtering via punishing superfluous diffusion
ترجمه فارسی عنوان
فیلتر متمرکز اطلاعات از طریق مجازات انتشار اضافی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فیلتر کردن اطلاعات، توصیه شخصی مجازات متقارن، انتشار اضافی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
For niche recommendation, information filtering has attracted much attention from various fileds. Especially, mass diffusion based models behave prominently. Nevertheless, these models intrinsically suffer superfluous diffusion, transferring redundant preferences to the object and damaging the accuracy, diversity, and personalization of recommendation. Besides, we discover that the symmetrical diffusion can effectively improve recommendation performances. Thus, we assume that the superfluous diffusion should be symmetrically punished. Hence, we propose a symmetrical punishment model on superfluous diffusion for accurate information recommendation. Extensive experiments on two data sets Netflix and Movielens show that our proposed model outperforms mainstream indices remarkably in accuracy, diversity and personalization.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 508, 15 October 2018, Pages 1-9
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 508, 15 October 2018, Pages 1-9
نویسندگان
Xuzhen Zhu, Hui Tian, Tianqiao Zhang,