Resumen

El algoritmo de recomendación social es una herramienta común para recomendar artículos interesantes o potencialmente útiles a los usuarios en medio del mar de información en línea. Los usuarios suelen tener diversas relaciones, cada una de las cuales tiene un impacto único en los resultados de recomendación. Es poco probable hacer recomendaciones precisas basadas únicamente en una relación. Basándose en un grafo bipartito usuario-elemento, este artículo establece una red compleja compuesta de múltiples subredes de relaciones de usuario (MSCCN, por sus siglas en inglés) y luego extiende el algoritmo de difusión de masa (MD) en un nuevo algoritmo de recomendación inteligente. Se seleccionaron dos conjuntos de datos en línea públicos, a saber, Epinions y FilmTrust, para verificar el efecto del algoritmo propuesto. Los resultados muestran que el algoritmo de recomendación inteligente propuesto con dos tipos de relaciones hizo recomendaciones mucho más precisas que aquel con una sola relación y el algoritmo MD tradicional.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Algoritmo de recomendación social; Grafo bipartito de usuario-elemento; Red compleja compuesta de múltiples subredes; Algoritmo de difusión de masas; Algoritmo de recomendación inteligente; Relaciones de usuario
• Keywords:Social recommendation algorithm; User-item bipartite graph; Multisubnet composited complex network; Mass diffusion algorithm; Intelligent recommendation algorithm; User relationships