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《山东大学学报(工学版)》 2020年02期
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基于元图归一化相似性度量的实体推荐

张文凯  禹可  吴晓非  
【摘要】:基于异构信息网络(heterogeneous information networks, HIN)中元图的良好表征特性,提出一种结合隐式反馈和PathSim(meta path-based similarity)的归一化相似性度量(normalized similarity measure of meta graph, NSMG),以解决对异构信息网络中高度可见实体的偏好问题。针对Yelp和Amazon数据集构建Yelp-HIN(heterogeneousinformation networks in Yelp)和Amazon-HIN(heterogeneous information networks in Amazon),定义不同类型的元图及归一化相似度量,使用矩阵分解和因子分解机来组合计算不同元图上的相似性。试验结果表明,基于NSMG的方法在非常稀疏的数据集上性能表现优于常用的HIN实体推荐方法。

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