许多研究人员使用标签信息来提高推荐系统推荐技术的性能。检查用户的标志将有助于获得他们的兴趣，并导致建议的更准确。由于用户定义的标签是自由选择的，因此在没有任何限制的情况下，在确定它们的确切含义和标签的相似性时出现问题。另一方面，由于用户在许多数据集中使用不同语言的自由定义，使用杂散和本体找到标签的含义并不是很有效。因此，本文使用数学和统计方法来确定词汇相似性和共发生标签解决方案以分配语义相似性。另一方面，由于用户随着时间的流利的变化，本文已经考虑了用于确定标签的相似性的共发生标签中标记分配的时间。然后基于这些相似之处创建图形。为了建模用户的利益，通过使用社区检测方法确定标签的社区。因此，基于标签社区和资源之间的相似性的建议。已经使用基于“美味”数据集的评估，使用两个精度和召回标准进行了所提出的方法的性能。评价结果表明，与其他方法相比，所提出的方法的精度和召回显着改善。

在这个大数据时代，当前一代很难从在线平台中包含的大量数据中找到正确的数据。在这种情况下，需要一个信息过滤系统，可以帮助他们找到所需的信息。近年来，出现了一个称为推荐系统的研究领域。推荐人变得重要，因为他们拥有许多现实生活应用。本文回顾了推荐系统在电子商务，电子商务，电子资源，电子政务，电子学习和电子生活中的不同技术和发展。通过分析有关该主题的最新工作，我们将能够详细概述当前的发展，并确定建议系统中的现有困难。最终结果为从业者和研究人员提供了对建议系统及其应用的必要指导和见解。

随着人格计算的出现作为与人工智能和人格心理有关的新研究领域，我们目睹了一个前所未有的人格意识推荐系统的扩散。与传统推荐系统不同，这些新系统解决了传统问题，如冷启动和数据稀疏问题。该调查旨在研究和系统地分类人格意识推荐系统。据我们所知，这项调查是第一个重点关注人格意识推荐系统。通过比较其个性建模方法以及其推荐技术，我们探索了人格感知推荐系统的不同设计选择。此外，我们介绍了常用的数据集，并指出了人格感知推荐系统的一些挑战。

传统的推荐系统面临两个长期存在的障碍，即数据稀疏性和冷启动问题，这些问题促进了跨域建议（CDR）的出现和发展。 CDR的核心思想是利用从其他领域收集的信息来减轻一个域中的两个问题。在过去的十年中，许多努力进行了跨域建议。最近，随着深度学习和神经网络的发展，出现了许多方法。但是，关于CDR的系统调查数量有限，尤其是关于最新提出的方法以及他们解决的建议方案和建议任务。在本调查文件中，我们首先提出了跨域建议的两级分类法，该分类法对不同的建议方案和建议任务进行了分类。然后，我们以结构化的方式介绍并总结了不同建议方案下的现有跨域推荐方法。我们还组织了常用的数据集。我们通过提供有关该领域的几个潜在研究方向来结束这项调查。

推荐系统（RSS）旨在模拟和预测用户偏好，同时与诸如兴趣点（POI）的项目进行交互。这些系统面临着几种挑战，例如数据稀疏性，限制了它们的有效性。在本文中，我们通过将社会，地理和时间信息纳入矩阵分解（MF）技术来解决这个问题。为此，我们基于两个因素模拟社会影响：用户之间的相似之处在常见的办理登机手续和它们之间的友谊方面。我们根据明确的友谊网络和用户之间的高支票重叠介绍了两个友谊。我们基于用户的地理活动中心友好算法。结果表明，我们所提出的模型在两个真实的数据集中优于最先进的。更具体地说，我们的消融研究表明，社会模式在精确的@ 10分别在Gowalla和Yelp数据集中提高了我们所提出的POI推荐系统的表现。

A comprehensive pharmaceutical recommendation system was designed based on the patients and drugs features extracted from Drugs.com and Druglib.com. First, data from these databases were combined, and a dataset of patients and drug information was built. Secondly, the patients and drugs were clustered, and then the recommendation was performed using different ratings provided by patients, and importantly by the knowledge obtained from patients and drug specifications, and considering drug interactions. To the best of our knowledge, we are the first group to consider patients conditions and history in the proposed approach for selecting a specific medicine appropriate for that particular user. Our approach applies artificial intelligence (AI) models for the implementation. Sentiment analysis using natural language processing approaches is employed in pre-processing along with neural network-based methods and recommender system algorithms for modeling the system. In our work, patients conditions and drugs features are used for making two models based on matrix factorization. Then we used drug interaction to filter drugs with severe or mild interactions with other drugs. We developed a deep learning model for recommending drugs by using data from 2304 patients as a training set, and then we used data from 660 patients as our validation set. After that, we used knowledge from critical information about drugs and combined the outcome of the model into a knowledge-based system with the rules obtained from constraints on taking medicine.

由于出版物的数量越来越多，找到与人的利益相关的在线研究论文非常具有挑战性。因此，个性化的研究论文建议已成为一个重要且及时的研究主题。协作过滤是一种成功的推荐方法，它利用用户给出的项目的评分作为学习的信息来源，以提出准确的建议。但是，由于每年的出版物数量大量增长，评级通常非常稀少。因此，人们对考虑评级和内容信息的混合方法有了更多的关注。然而，基于文本嵌入的大多数混合推荐方法都使用了词袋技术，它们忽略了单词顺序和语义含义。在本文中，我们提出了一种混合方法，该方法基于用户分配的社会标签来利用研究论文的深层语义表示。实验评估是对Citeulike进行的，Citeulike是一个真实且公开可用的数据集。获得的发现表明，即使评级数据非常稀疏，提出的模型也可以有效推荐研究论文。

多臂匪徒（MAB）提供了一种原则性的在线学习方法，以达到探索和剥削之间的平衡。由于表现出色和反馈学习低，没有学习在多种情况下采取行动，因此多臂匪徒在诸如推荐系统等应用程序中引起了广泛的关注。同样，在推荐系统中，协作过滤（CF）可以说是推荐系统中最早，最具影响力的方法。至关重要的是，新用户和不断变化的推荐项目池是推荐系统需要解决的挑战。对于协作过滤，经典方法是训练模型离线，然后执行在线测试，但是这种方法无法再处理用户偏好的动态变化，即所谓的冷启动。那么，如何在没有有效信息的情况下有效地向用户推荐项目？为了解决上述问题，已经提出了一个基于多臂强盗的协作过滤推荐系统，名为BanditMF。 BANDITMF旨在解决多军强盗算法和协作过滤中的两个挑战：（1）如何在有效信息稀缺的条件下解决冷启动问题以进行协作过滤，（2）强大社会关系域中的强盗算法问题是由独立估计与每个用户相关的未知参数并忽略用户之间的相关性引起的。

To offer accurate and diverse recommendation services, recent methods use auxiliary information to foster the learning process of user and item representations. Many SOTA methods fuse different sources of information (user, item, knowledge graph, tags, etc.) into a graph and use Graph Neural Networks to introduce the auxiliary information through the message passing paradigm. In this work, we seek an alternative framework that is light and effective through self-supervised learning across different sources of information, particularly for the commonly accessible item tag information. We use a self-supervision signal to pair users with the auxiliary information associated with the items they have interacted with before. To achieve the pairing, we create a proxy training task. For a given item, the model predicts the correct pairing between the representations obtained from the users that have interacted with this item and the assigned tags. This design provides an efficient solution, using the auxiliary information directly to enhance the quality of user and item embeddings. User behavior in recommendation systems is driven by the complex interactions of many factors behind the decision-making processes. To make the pairing process more fine-grained and avoid embedding collapse, we propose an intent-aware self-supervised pairing process where we split the user embeddings into multiple sub-embedding vectors. Each sub-embedding vector captures a specific user intent via self-supervised alignment with a particular cluster of tags. We integrate our designed framework with various recommendation models, demonstrating its flexibility and compatibility. Through comparison with numerous SOTA methods on seven real-world datasets, we show that our method can achieve better performance while requiring less training time. This indicates the potential of applying our approach on web-scale datasets.

除了推荐者系统在B2C情景如电影或购物平台等方案中的典型应用外，还对转换提供的人类驱动的建议有兴趣。通过使用推荐系统在咨询中。我们探索了基于知识的B2B服务的特殊特征，并提出了一个允许将推荐系统融入其中的过程。我们建议并比较了几种允许纳入必要的上下文知识（例如公司人口统计数据）的推荐技术。这些技术是在商业智能咨询案件的测试集中分离进行评估。然后，我们确定不同技术的各个优势，并提出了一种新的杂交策略来结合这些优势。我们的研究结果表明，杂交导致各种方法的性能大量改进。

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

神经网络嵌入的成功使人们对使用知识图进行各种机器学习和信息检索任务产生了重新兴趣。特别是，基于图嵌入的最新建议方法显示了最先进的性能。通常，这些方法编码潜在评级模式和内容功能。与以前的工作不同，在本文中，我们建议利用从图表中提取的嵌入，这些嵌入结合了从评分中的信息和文本评论中表达的基于方面的意见。然后，我们根据亚马逊和Yelp评论在六个域上生成的图表调整和评估最新的图形嵌入技术，优于基线推荐器。此外，我们的方法具有提供解释的优势，该解释涉及用户对推荐项目的基于方面意见的报道。

在本文中，我们提出了一种方法，用于预测社交媒体对等体之间的信任链接，其中一个是在多识别信任建模的人工智能面积。特别是，我们提出了一种数据驱动的多面信任信任建模，该信任建模包括许多不同的特征以进行全面分析。我们专注于展示类似用户的聚类如何实现关键新功能：支持更个性化的，从而为用户提供更准确的预测。在信任感知项目推荐任务中说明，我们在大yelp数据集的上下文中评估所提出的框架。然后，我们讨论如何提高社交媒体的可信关系的检测可以帮助在最近爆发的社交网络环境中支持在线用户的违法行为和谣言的传播。我们的结论是关于一个特别易受资助的用户基础，老年人的反思，以说明关于用户组的推理价值，期望通过通过数据分析获得的洞察力集成已知偏好的一些未来方向。

标签感建议是通过标记行为预测用户个性化项目的任务。对于具有Last.FM或Movielens等标记功能的许多应用程序至关重要。最近，许多努力致力于通过图形卷积网络（GCN）改进引人注目的推荐系统（TRS），这已成为一般建议的新最新技术。但是，某些解决方案是直接从GCN继承而没有理由的，这很难缓解标签引入的稀疏性，模棱两可和冗余问题，从而增加了培训和退化建议性能的困难。在这项工作中，我们旨在简化GCN的设计，以使其更简洁。我们提出了一个新颖的标签推荐模型，名为Light Folksonomy图协作滤波（LFGCF），该模型仅包括必需的GCN组件。具体而言，LFGCF首先从用户分配标签和项目标记的用户记录中构造了人们图形。然后，我们利用汇总的简单设计来学习人们对人物学图的高级表示形式，并使用在多个层中学习的嵌入的加权总和进行信息更新。我们共享标签嵌入，以弥合用户和项目之间的信息差距。此外，提出了一个名为Transrt的正规化功能，以更好地描述用户的偏好和项目功能。对三个现实世界数据集的广泛超参数实验和消融研究表明，LFGCF使用的参数较少，并且显着优于大多数基线的Tag-Aware Top-N建议。

神经网络嵌入的成功使人们对使用知识图进行各种机器学习和信息检索任务产生了重新兴趣。特别是，基于图形嵌入的当前建议方法已显示出最新的性能。这些方法通常编码潜在的评级模式和内容功能。与以前的工作不同，在本文中，我们建议利用从图表中提取的嵌入，这些嵌入结合了从评分中的信息和文本评论中表达的基于方面的意见。然后，我们根据亚马逊和Yelp评论在六个域上生成的图表调整和评估最新的图形嵌入技术，优于基线推荐器。我们的方法具有提供解释的优势，该解释利用了用户对推荐项目的基于方面的意见。此外，我们还提供了使用方面意见作为可视化仪表板中的解释的建议的适用性的示例，该说明允许获取有关从输入图的嵌入中获得的有关类似用户的最喜欢和最不喜欢的方面的信息。

Software-related platforms have enabled their users to collaboratively label software entities with topics. Tagging software repositories with relevant topics can be exploited for facilitating various downstream tasks. For instance, a correct and complete set of topics assigned to a repository can increase its visibility. Consequently, this improves the outcome of tasks such as browsing, searching, navigation, and organization of repositories. Unfortunately, assigned topics are usually highly noisy, and some repositories do not have well-assigned topics. Thus, there have been efforts on recommending topics for software projects, however, the semantic relationships among these topics have not been exploited so far. We propose two recommender models for tagging software projects that incorporate the semantic relationship among topics. Our approach has two main phases; (1) we first take a collaborative approach to curate a dataset of quality topics specifically for the domain of software engineering and development. We also enrich this data with the semantic relationships among these topics and encapsulate them in a knowledge graph we call SED-KGraph. Then, (2) we build two recommender systems; The first one operates only based on the list of original topics assigned to a repository and the relationships specified in our knowledge graph. The second predictive model, however, assumes there are no topics available for a repository, hence it proceeds to predict the relevant topics based on both textual information of a software project and SED-KGraph. We built SED-KGraph in a crowd-sourced project with 170 contributors from both academia and industry. The experiment results indicate that our solutions outperform baselines that neglect the semantic relationships among topics by at least 25% and 23% in terms of ASR and MAP metrics.

In this work a novel recommender system (RS) for Tourism is presented. The RS is context aware as is now the rule in the state-of-the-art for recommender systems and works on top of a tourism ontology which is used to group the different items being offered. The presented RS mixes different types of recommenders creating an ensemble which changes on the basis of the RS's maturity. Starting from simple content-based recommendations and iteratively adding popularity, demographic and collaborative filtering methods as rating density and user cardinality increases. The result is a RS that mutates during its lifetime and uses a tourism ontology and natural language processing (NLP) to correctly bin the items to specific item categories and meta categories in the ontology. This item classification facilitates the association between user preferences and items, as well as allowing to better classify and group the items being offered, which in turn is particularly useful for context-aware filtering.

社交网络（SN）是一个由代表它们之间相互作用的群体组成的社会结构。 SNS最近被广泛使用，随后已成为产品推广和信息扩散的合适平台。 SN中的人们直接影响彼此的利益和行为。 SNS中最重要的问题之一是，如果选择将它们作为网络扩散场景的种子节点选择，那么他们可以以级联的方式对网络中的其他节点产生最大影响。有影响力的扩散器是人们，如果他们被选为网络中出版问题中的种子，那么该网络将拥有最多了解该扩散实体的人。这是称为影响最大化（IM）问题的文献中的一个众所周知的问题。尽管已证明这是一个NP完整的问题，并且在多项式时间内没有解决方案，但有人认为它具有子模块化功能的属性，因此可以使用贪婪的算法来解决。提出改善这种复杂性的大多数方法都是基于以下假设：整个图都是可见的。但是，此假设不适合许多真实世界图。进行了这项研究，以扩展使用链接预测技术与伪可见性图的电流最大化方法。为此，将一种称为指数随机图模型（ERGM）的图生成方法用于链接预测。使用斯坦福大学SNAP数据集的数据对所提出的方法进行了测试。根据实验测试，所提出的方法在现实世界图上有效。

推荐系统，也称为推荐系统，是一种信息过滤系统，其尝试预测用户的额定值或偏好。本文根据类型，Pearson相关系数，基于KNN的基于KNN的基于KNN的滤波，使用TFIDF和SVD，基于TFIDF和SVD的协作滤波，基于TFIDF和SVD，基于TFIDF和SVD，基于TFIDF和SVD，基于SVD，基于TFIDF和SVD，基于SVD的协作的推荐系统技术来设计和实现完整的电影推荐系统原型。除此之外，我们还提供了一种新颖的想法，适用机器学习技术，基于流派构建电影的集群，然后观察定义了截线的惯性数量。已经描述了本工作中讨论的方法的约束，以及一个策略如何克服另一个策略的缺点。在集团镜头网站上的数据集电影镜片上完成了整个工作，其中包含100836个额定值和3683个TAG应用程序，跨越9742部电影。这些数据是由610年3月29日的610名用户在2018年3月29日和2018年9月24日创建。

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。