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2014年11月30RecommenderCollaborativeContent-basedNetwork-basedHybridSimilarity-basedDiffusion-basedDimensionalityreductionSocialMeta劉建國(guó),周濤,汪秉宏個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究進(jìn)展[J].自然科學(xué)進(jìn)展2009,19(1):1-LinyuanLü,Matú?Medo,etal,Recommendersystems,PhysicsReports,Volume519,Issue1,October2012,Pages1-49,ISSN0370-1573.Diffusionvs.Collaborative isakind 1l a ll

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lKeyfactorsofitemSimilarityofitemαandβdepends?kαand?Numberofcommonusersofαand?InterestdiversityofcommonCFusuallycapturestheformertwoMDcapturesallthethreeDiffusion-likeDiffusion-likeMD-MassDiffusion:

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akPartInformationfilteringviabalanceddiffusiononbipartitenetworksBalancedDiffusion

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kk l [1]D.-C.Nie,Y.-H.An,Q.Dong,Y.Fu,T.Zhou,Informationfilteringviabalanceddiffusiononbipartitenetworks,PhysicaA(2014),/10.1016/j.physa.2014.11.018OptimalparameterComparisonofDegreeofitemsinrecommendingPartInformationFilteringviastrengtheningthecorrelationofsmalldegreeobjects a

a

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l DistributionofCorrelationbetween

c(Correlation

c(CorrelationThecorrelationobeypower-lawdistributionwhichmeansmostofthecorrelationvaluebetweenobjectsaresmall.

l

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l σ=σ=Table2.PerformancesonMovieLensandTable3.PerformancesonMovieLensondifferentTable4.PerformancesonNetflixondifferentPartAttemptonnonlinearhybridofCFandAttemptal

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l Bettermodel-

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l Table6.ComparisonofdifferentDataPartFour:Directedsimilarityinkk k a w RankingDiffusion-likealgorithmsareessentiallyWecangetbetterrecommendationresults,?Increasingthesimilarityofsmall-degree?ModifyingthesimilarityofCFinspiredbydiffusion-likesimil

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