An Examination of Implicit Trust and Influence in Social Recommendation Through Graph Convolutional Networks
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of social recommendation, the utilization of Graph Convolution Networks (GCNs) has proven effective for embedding propagation, allowing user-item implicit social relations to be modeled efficiently.However, the shortcomings of these existing models lie in their focus on local neighbors and their lack of simulation of recursive diffusion in a broader social network, thus limiting their performance potential.To address this gap, a novel GCN framework, herein referred to as the Trust and Influence Graph Convolution Network (TIGCN), is proposed.This framework aims to improve the robustness of social recommendation systems by utilizing implicit social relations and user-item interactions.Through the construction of user-user trust and influence graphs derived from a bipartite social network, influential users are identified using the Structural Holes method.The TIGCN framework then employs these inter-user relationships, including trust and influence features, to collectively navigate the propagation of user interests and social relations.The effectiveness of the TIGCN is demonstrated through experiments conducted on real-world datasets such as Ciao, Epinions, and FilmTrust.Results show that the TIGCN offers significant performance improvements over other state-of-the-art baselines like FST, FSTID, and SocialLGN.The metrics indicating these improvements include increased Precision@5 (up to 2.08%), Recall@5 (up to 2.7%), NDCG@5 (up to 2.28%), Precision@10 (up to 2.65%), Recall@10 (up to 2.87%), and NDCG@10 (up to 2.82%).In conclusion, the introduction of the TIGCN has opened up promising avenues for the enhancement of social recommendation through the incorporation of implicit social relations and the innovative use of GCNs.Future studies should focus on improving the scalability and effectiveness of the TIGCN framework to maximize its contribution to social recommendation systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».