Resumen

Se proponen algoritmos de recomendación de redes sociales de múltiples ángulos (MSN) y un nuevo método de evaluación, llamado evaluación de redes de similitud (SNE). Desde el punto de vista de seis dimensiones, los MSN se clasifican en seis algoritmos, incluyendo el algoritmo basado en el usuario desde el punto de recurso (UBR), el algoritmo basado en el usuario desde el punto de etiqueta (UBT), el algoritmo basado en el recurso desde el punto de etiqueta (RBT), el algoritmo basado en el recurso desde el punto de usuario (RBU), el algoritmo basado en la etiqueta desde el punto de recurso (TBR) y el algoritmo basado en la etiqueta desde el punto de usuario (TBU). En comparación con el método tradicional de precisión/recuperación (RP), el SNE es más simple, efectivo y visualizado. Los resultados de la simulación muestran que TBR y UBR son los mejores algoritmos, RBU y TBU son los peores, y UBT y RBT

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Algoritmos de recomendación de redes sociales; Método de evaluación; Evaluación de similitud de redes; Dimensiones; Algoritmos; Resultados de simulación
• Keywords:Social network recommendation algorithms; Assessment method; Similarity network evaluation; Dimensions; Algorithms; Simulation results