16、网络嵌入在推荐系统与信息扩散预测中的应用

perl8

于 2025-09-24 15:42:03 发布

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分类专栏：网络嵌入：连接数据的新视角文章标签：网络嵌入推荐系统信息扩散预测

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在基于位置的社交网络（LBSN）推荐系统中，进行了一系列实验来评估不同方法在朋友推荐和位置推荐任务上的性能。

数据集与指标 ：使用了Brightkite和Gowalla两个数据集，训练比例从20%到50%变化，采用R@5和R@10作为评估指标。
| 训练比例 | 指标（%） | DeepWalk | PMF | PTE | TADW | JNTM |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 20% | R@5 | 2.3（Brightkite）/ 2.6（Gowalla） | 2.1（Brightkite）/ 1.7（Gowalla） | 1.5（Brightkite）/ 1.1（Gowalla） | 2.2（Brightkite）/ 2.1（Gowalla） | 3.7（Brightkite）/ 3.8（Gowalla） |
| 20% | R@10 | 3.8（Brightkite）/ 3.9（Gowalla） | 3.6（Brightkite）/ 2.4（Gowalla） | 2.5（Brightkite）/ 1.8（Gowalla） | 3.4（Brightkite）/ 3.1（Gowalla） | 6.0（Brightkite）/ 5.5（Gowalla） |
| 30% | R@5 | 3.9（Brightkite）/ 5.1（Gowalla） | 2.1（Brightkite）/ 1.8（Gowalla） | 3.8（Brightkite）