A hybrid bipartite graph based recommendation algorithm for mobile games

机译：基于混合二部图的手机游戏推荐算法

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With the rapid development of the mobile games, mobile game recommendation has become a core technique to mobile game marketplaces. This paper proposes a bipartite graph based recommendation algorithm PKBBR (Prior Knowledge Based for Bipartite Graph Rank). We model the user's interest in mobile game based on bipartite graph structure and use the users' mobile game behavior to describe the edge weights of the graph, then incorporate users' prior knowledge into the projection procedure of the bipartite graph to enrich the information among the nodes. Because the popular games have a great influence on mobile game marketplace, we design a hybrid recommendation algorithm to incorporate popularity recommendation based on users' behaviors. The experiment results show that this hybrid method could achieve a better performance than other approaches.

机译：随着手机游戏的飞速发展，手机游戏推荐已成为手机游戏市场的核心技术。本文提出了一种基于二部图的推荐算法PKBBR（基于先验知识的二部图排名）。我们基于二分图结构对用户对手机游戏的兴趣进行建模，并使用用户的移动游戏行为来描述图的边缘权重，然后将用户的先验知识纳入二分图的投影过程中，以丰富二元图之间的信息。节点。由于流行游戏对手机游戏市场的影响很大，因此我们设计了一种混合推荐算法，以结合基于用户行为的流行推荐。实验结果表明，该混合方法比其他方法具有更好的性能。

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来源
《IEEE International Conference on Big Data》|2017年|3575-3582|共8页
会议地点
作者
Yong Cai; Shaorong Liu; Jinlong Hu; Guihong Bai; Shoubin Dong;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Games; Land mobile radio; Bipartite graph; Recommender systems; Adaptation models; Data models; Collaboration;

机译：游戏;陆地移动无线电;二部图;推荐系统;适应模型;数据模型;协作;

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