基于异构信息网络嵌入的Top-K电影推荐方法

摘要

基于异构信息网络嵌入的Top‑K电影推荐方法，包括：步骤1.预处理数据：步骤2.嵌入学习异构信息网络；步骤3.在异构信息网络中传播信息；步骤4.聚合节点信息和边信息；步骤5.预测评分；步骤6.Top‑K评价。本发明对异构信息网络的学习进行改进，将节点之间的边显式的加入到学习过程中，并将改进后的学习方法应用到推荐任务中来，充分获取了电影数据中不同类型的节点之间的关系，和传统的同构网络相比，获取了更丰富的语义信息，和现有的异构信息网络学习方法相比，获取了边的信息，减少了学习过程中数据损失，提高了对异构信息网络中信息的利用率。