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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：张文凯,禹可,吴晓非
单位：北京邮电大学信息与通信工程学院, 北京 100876
关键词：异构信息网络,元图,归一化相似性度量,实体推荐,矩阵分解,因子分解机,
基金：国家自然科学基金资助项目(61601046);国家自然科学基金资助项目(61171098);中国111基地资助项目(B08004);欧盟FP7 IRSES资助项目(612212)
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(heterogeneous information 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。
来源：2020年第2期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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