Mdbf: fusión de características de profundidad y amplitud basada en metarutas para recomendación en red heterogénea
Autores: Liu, Hongjuan; Zhang, Huairui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mdbf: fusión de características de profundidad y amplitud basada en metarutas para recomendación en red heterogénea
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Recomendación
Algoritmo
Red
Meta-camino
Fusión de características
Filtrado colaborativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
El principal desafío de la recomendación en una red de información heterogénea proviene de la diversidad de nodos y enlaces y el problema de la ambigüedad en la expresión semántica causada por la diversidad. Por lo tanto, proponemos un algoritmo de recomendación de películas para una red heterogénea llamado Fusión de Características de Profundidad y Amplitud Basada en Meta-Path (MDBF).
Descripción
El principal desafío de la recomendación en una red de información heterogénea proviene de la diversidad de nodos y enlaces y el problema de la ambigüedad en la expresión semántica causada por la diversidad. Por lo tanto, proponemos un algoritmo de recomendación de películas para una red heterogénea llamado Fusión de Características de Profundidad y Amplitud Basada en Meta-Path (MDBF).