Similarity metrics from social network analysis for content recommender systems

Jimenez-Diaz Guillermo; Gómez-Martín Pedro Pablo; Gómez-Martín Marco Antonio; Sánchez-Ruiz Antonio A.

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Similarity metrics from social network analysis for content recommender systems

机译：来自社交网络分析的内容推荐系统的相似性指标

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Online judges are online systems that test solutions in programming contests and practice sessions. They tend to become large live repositories of problems, with hundreds, or even thousands, of problems. This wide problem statement availability becomes a challenge for new users who want to choose the next problem to solve depending on their knowledge. This is due to the fact that online judges usually lack meta information about the problems and the users do not express their own preferences either. Nevertheless, online judges collect a rich information about which problems have been attempted, and solved, by which users. In this paper, we consider all this information as a social network, and use social network analysis techniques for creating similarity metrics between problems that can be then used for recommendation.

机译：在线裁判是在编程竞赛和练习环节中测试解决方案的在线系统。它们往往会成为大量问题的实时存储库，其中包含数百甚至数千个问题。对于想根据自己的知识选择下一个问题来解决的新用户而言，如此广泛的问题陈述可用性成为一个挑战。这是由于以下事实：在线法官通常缺乏有关问题的元信息，并且用户也不会表达自己的偏好。尽管如此，在线法官还是收集了大量有关哪些用户尝试过和解决了哪些问题的信息。在本文中，我们将所有这些信息视为一个社交网络，并使用社交网络分析技术创建问题之间的相似性度量，然后将其用于推荐。

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来源
《AI communications》 |2017年第4期|223-234|共12页
作者
Jimenez-Diaz Guillermo; Gómez-Martín Pedro Pablo; Gómez-Martín Marco Antonio; Sánchez-Ruiz Antonio A.;
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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
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