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详解社交网络中的实体推荐

作者/分享人:浅浅
现就读于某大学计算机学院,今年大三,从高一开始入坑计算机,已逾五年,兴趣广泛,目前正在研究推荐系统与知识图谱、推荐系统与深度学习以及可解释性推荐系统。

在推荐系统中,存在着与电商应用场景相反的社交应用场景,每一个社交平台都在不断地探索优秀、合理的推荐策略以服务用户。本文详细解释了社交网络中的实体推荐,主要是详细阐述内容信息推荐与标签推荐。

在内容信息方面,目前主流的不外乎两种:视频与文字;在标签推荐方面,我们应该厘清的是,标签是指对社交网络中的对象所定义的一组语义标识,此类标识由用户提供,并且具备有一定的语义特征,而推荐,则是基于标签所具有的特性,依赖某些策略,进行相关推荐。

通过本文你能够获得以下知识:

  1. 社交网络中实体推荐的相关定义
  2. 基于内容信息推荐的相关算法(主要是针对视频与新闻)
  3. 词频-反文档频率(TF-IDF)的详尽表述
  4. 基于标签共现频率的推荐算法

关键词:社交网络信息、实体推荐、TF-IDF

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