基于超图的EBSN个性化推荐及优化算法

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基于事件的社交网(event-based social networks,EBSN)中的个性化推荐服务是一个十分重要且颇具应用价值的问题,现有研究工作主要基于普通图来对EBSN中的关系进行建模,但由于EBSN是一种异构型复杂社交网络,具有多种不同类型实体,因而用普通图建模EBSN会存在高维信息丢失问题,导致推荐质量降低.基于此,首先提出一种基于超图模型的EBSN个性化推荐(hypergraph-based personalized recommendation in EBSN,PRH)算法,其基本思想在于
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