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TweetRecommendationwithGraphCo-Ranking
基于图的协同的推荐
2013140331
1.作者简介
RuiYan:DepartmentofComputerScienceandTechnology,PekingUniversity.
MirellaLapata:InstituteforLanguage,CognitionandComputation,UniversityofEdinburgh.
XiaomingLi:StateKeyLaboratoryofSoftwareDevelopmentEnvironment,BeihangUniversity.
这三位作者还共同过《Poet:AutomaticPoetryCompositionthrougha
GenerativeSummarizationFrameworkunderConstrainedOptimization》(2013,the23rd
InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence)、《Visualizingtimelines:evolutionary
summarizationviaiterativereinforcementbetweentextandimagestreams》(2012,the21stACM
internationalconferenceonInformationandknowledgemanagement)等。
该于2012年第50届ACL会议。
2.结构
分为六部分：
(1)简介introduction：介绍基于图的协同的推荐背景，推荐必须要
和解决的现实问题，简要说明了本推荐技术的工作模式和特点。
(2)相关工作relatedwork：介绍当前的有哪些信誉好的足球投注网站和推荐技术。
(3)推荐技术的主要内容tweetrecommendationframework：详细介绍基于图的协
同的推荐技术的框架，将技术框架划分为四个部分——之间的关系、用户之间
的关系、与用户之间的关系和图中所使用的关联矩阵的计算，递进地讲解技术是如何在
各个部分运作的。
(4)实验准备experimentalsetup：验证基于图的协同的推荐优于其他推
荐技术的实验准备。
(5)实验结果results：通过实验数据证明基于图的协同的推荐技术的优越性。
(6)结论conclusions。
3.内容
3.1重要假设：
1.Tweetsareimportantiftheyarerelatedtootherimportanttweetsandauthoredby
importantu
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