I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   40 ,   No .   2 N o v e m b er   2 0 2 5 ,   p p .   8 14 ~ 8 2 8   I SS N:  2502 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 40 .i 2 . pp 8 14 - 8 28           814     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   I m pro v ing   reco mm en da tions   w ith   im pli cit   trust   pro p a g a tion   fro m   ra tings   a nd   chec k - ins       Sa ra   M edj ro ud 1 ,   Na s s i m   De nn o un i 2, 3 ,   M o ura d   L o uk a m 2   1 M e c h a n i c s   a n d   E n e r g y   L a b o r a t o r y ,   H a ssi b a   B e n b o u a l i   U n i v e r si t y ,   C h l e f ,   A l g e r i a   2 C o mp u t e r   S c i e n c e   a n d   i t s   A p p l i c a t i o n s   L a b o r a t o r y ,   H a ssi b a   B e n b o u a l i   U n i v e r si t y ,   C h l e f ,   A l g e r i a   3 H i g h e r   S c h o o l   of   M a n a g e me n t ,   T l e m c e n ,   A l g e r i a       Art icle   I nfo     AB ST RAC T   A r ticle   his to r y:   R ec eiv ed   Oct   17 ,   2024   R ev i s ed   J u l   14 ,   2 0 2 5   A cc ep ted   Oct   14 ,   2 0 2 5       T h is   p a p e r   in v e stig a tes   how   th e   p ro p a g a ti o n   of   im p li c it   tru st   b e t w e e n   u se rs   a ffe c ts   th e   q u a li ty   of   p o i n t - of - in tere st   (P OI)   re c o m m e n d a ti o n s   in   lo c a ti o n - b a se d   so c ial   n e tw o rk s   (L BS Ns ).   T h ro u g h   t h e   a n a ly sis   of   u se r   in tera c ti o n s   v ia   ra ti n g s   a n d   c h e c k - in s,   th is   w o rk   p ro p o se s   a   re c o m m e n d a ti o n   m o d e l   k n o w n   as   p ro p a g a ti o n   of   ra ti n g /ch e c k - in   f o r   im p li c it   tru st   ( P R CT ).   T h is   m o d e l   re li e s   on   tw o   p rim a r y   a p p r o a c h e s:   S im il a rit y   tru st   ra ti n g   (S T R),   w h ich   u ti li z e s   u se r   ra ti n g s,   a n d   sim il a rit y   tru st   c h e c k - in   (S T C),   w h ich   f o c u se s   on   c h e c k - in s   d a ta.   Bo t h   a p p r o a c h e s   e m p lo y   tru st   p ro p a g a ti o n   to   e n h a n c e   t h e ir   sim il a rit y   m a tri c e s   b e tw e e n   u se rs.   An   e v a lu a ti o n   of   th e   P RCT   m o d e l   u sin g   t h e   Ye l p   d a tas e t   sh o w s   th a t   t h e   S T R   a p p ro a c h   su r p a ss e s   o th e r   v a rian ts   in   term s   of   P RECIS IO N   a n d   RECA LL ,   w h il e   th e   S T C   a p p r o a c h   d e m o n stra tes   su p e rio r   p e rf o rm a n c e   in   ter m s   of   RM S E.   F u rth e rm o re ,   w h il e   tru st   p r o p a g a ti o n   in   th e   P RCT   m o d e l   i n c re a se s   th e   d e n sity   of   its   sim il a rit y   m a tri c e s,   it   d o e s   n o t   c o n siste n tl y   e n h a n c e   its   P RECIS ION   p a ra m e ter.   On ly   th e   sim il a rit y   J a c c a rd   c h e c k - in   ( S JC)   a n d   sim il a rit y   c o sin e   c h e c k - in   ( S CC)   a p p ro a c h e s   sh o w   a   sig n if ic a n t   imp ro v e m e n t   of   th is   p a ra m e ter.     K ey w o r d s :   C o llab o r ativ e   f i lter in g   I m p licit   tr u s t   lo ca tio n - b ased   s o cial   n et w o r k   P o in t   of   in ter est   P r o p ag atio n   R ec o m m e n d er   s y s te m   S p ar s it y   T h is   is   an   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r   th e   CC   BY - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sar a   Me d j r o u d   Me ch an ics   an d   E n er g y   L ab o r ato r y ,   Ha s s ib a   B en b o u ali   U n i v er s it y   C h le f ,   A l g er ia   E m ail:   s . m ed j r o u d @ u n i v - c h le f . d z       1.   I NT RO D UCT I O N   L o ca tio n - b ased   s o cial   n et w o r k s   ( L B SNs )   ar e   b ec o m in g   m o r e   an d   m o r e   i m p o r ta n t   in   v ar i o u s   f ield s ,   in cl u d in g   S m ar t   T o u r is m   [ 1 ] ,   as   th e y   ca n   s h ap e   u s er s '   d ec is io n s   an d   b eh a v io r s   by   p r o v id in g   p er s o n a lized   r ec o m m e n d atio n s   [ 2 ] .   T h ese   r ec o m m e n d atio n s   f o r   h o tels ,   re s tau r an ts ,   h i s to r ical   m o n u m en ts     ar e   d er iv ed   f r o m   in ter ac tio n s   li k e   u s er   r atin g s   an d   ch ec k - i n s   w it h   p o in ts   of   i n ter est   ( P OI s )   alr ea d y   a v ailab le   in   t h e   L B SNs .   Ho w ev er ,   th e   i m p l icit   tr u s t   th at   can   s p r ea d   am o n g   u s er s   is   a   m aj o r   f ac to r   in   th e   q u alit y   an d   r elev an ce   of   th ese   r ec o m m e n d atio n s .   T h is   tr u s t,   alt h o u g h   n o t   ex p lici tl y   s tated ,   can   be   in f er r ed   f r o m   s h ar ed   b eh av io r s   an d   th e   d ata   co llected   on   L B S Ns.   C o llab o r ativ e   f ilter in g   ( C F)   h as   p r o v en   e f f ec tiv e   f o r   i m p le m en tin g   P OI   r ec o m m e n d atio n   s y s te m s   ( RS s) ,   b u t   its   s u cc es s   lar g el y   d ep en d s   on   its   ab ilit y   to   ac cu r atel y   id en ti f y   s i m ilar   n ei g h b o r s .   Ho w e v er ,   d u e   to   th e   s p ar s it y   of   d ata   in   th e   u s er - ite m   m atr i x ,   it   is   o f te n   ch alle n g i n g   to   id en tify   th e s e   n ei g h b o r s ,   p ar ticu lar ly   in   th e   ca s e   of   a   n e w   u s er   or   a   n ew   ite m   d u r i n g   t h e   co ld   s tar t   of   th e   R S.   To   o v er co m e   t h ese   l i m itat io n s ,   e x p licit   tr u s t - b ased   r ec o m m en d er   s y s t e m s   ( T R S)   h a v e   b ee n   d e v elo p ed .   E x p licit   tr u s t   is   g at h er ed   d ir ec tl y   f r o m   u s er s ,   f o r m i n g   a   " tr u s t   s tate m e n t   n et w o r k " .   Ho w ev er ,   th i s   i m p o s es   an   ex tr a   b u r d en   on   u s er s ,   as   th e y   ar e   r eq u ir ed   to   ex p licitl y   ex p r es s   th e ir   tr u s t   in   o th er s .   I m p l icit   tr u s t   d ed u ce d   f r o m   u s er   b eh av io r ,   ap p ea r s   to   be   a   p r o m i s i n g   s o lu tio n   to   t h is   is s u e   s i n ce   it   m ak e s   it   p o s s ib le   to   b u ild   tr u s t   co n n ec tio n s   t h r o u g h   th e   an al y s i s   of   ev a lu at io n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       I mp r o vin g   r ec o mme n d a tio n s   w ith   imp licit tr u s t p r o p a g a tio n   fr o r a tin g s   a n d   c h ec k - in s   ( S a r a   Med jr o u d )   815   p atter n s .   F u r t h er m o r e,   t h is   a p p r o ac h   can   be   esp ec iall y   e f f ec ti v e   as   it   a ls o   e n ab les   t h e   in te g r atio n   of   tr u s t   p r o p ag atio n   b et w ee n   L B SN   u s er s .   E x is ti n g   liter atu r e   in d icate s   th at   r ec o m m e n d er   s y s te m s   u tili zi n g   ex p licit   tr u s t   in f o r m atio n   o u tp er f o r m   CF - b ased   s y s te m s   in   ter m s   of   ac cu r ac y   [ 3 ] [ 5 ] .   Ho w e v e r,   f o r   v ar io u s   r ea s o n s ,   it   is   m o r e   ch alle n g i n g   to   o b tain   d ir ec t   t r u s t   r elatio n s h ip s   co m p ar ed   to   i m p licit   tr u s t   r elatio n s h ip s ,   w h ic h   ar e   i n f er r ed   f r o m   u s er   p r ef er e n ce s .   Fo r   th is   r ea s o n ,   s e v er al   i m p licit   tr u s t   f il ter in g   tec h n iq u es   a r e   b ec o m i n g   m o r e   p r o m i n en t   in   th e   liter atu r e,   as   th e y   allo w   f o r   th e   d ed u ctio n   of   tr u s t   s co r es   b et w ee n   u s er s   b ased   on   th eir   item   r atin g   d ata   [ 6 ] [ 8 ] .   To   en h an c e   th e   e f f ec tiv e n e s s   of   P OI   RS s,   r esear ch er s   co n ce n tr ate   on   f ac to r s   s u c h   as   t h e   g eo g r ap h ic   lo ca tio n   of   P OI s   an d   th e   tr u s t   r elatio n s h ip s   a m o n g   u s er s   w i th i n   L B SNs   [ 9 ] .   T h ese   ele m en ts   as s is t   u s er s   in   d is co v er in g   lo ca tio n s   t h at   ali g n   w it h   t h eir   p r ef er en ce s   in   r ea l - t i m e,   b ased   on   th e   a n al y s i s   of   tr aj ec to r ies   an d   th e   s h ar in g   of   f ee d b ac k   f r o m   t h eir   p r ev io u s   v i s it s .   R ec o m m en d er   s y s t e m s   ca lc u late   tr u s t   s co r es   b et w ee n   u s er s   b ased   on   th eir   r atin g s   of   P OI s   [ 1 0 ] ,   t h eir   f r ien d s h ip s   [ 1 1 ] [ 1 3 ] ,   th eir   ch ec k - i n s   [ 1 4 ] [ 1 6 ] ,   an d   th eir   r ev ie w s   [ 1 7 ] .   T h e   ai m   of   t h is   s t u d y   i s   to   in v esti g a te   h o w   i m p licit   tr u s t   p r o p ag atio n   [ 1 8 ]   af f ec ts   t h e   q u ali t y   of   P OI   r ec o m m e n d atio n s   in   a   L B SN   an d   to   ex p lo r e   h o w   t h is   p r o p ag atio n   can   h elp   ad d r ess   is s u es   r elate d   to   d at a   s p ar s it y .   To   ad d r ess   th is   q u e s tio n ,   t h is   p ap er   in v est ig ate s   m et h o d s   f o r   in f er r in g   i m p lici t   tr u s t   f r o m   u s er s '   in ter ac tio n s   w i th   P OI s   th r o u g h   t h eir   r ati n g s   a n d   ch ec k - i n s ,   an d   s u b s eq u e n tl y   ap p lies   th e   p r in cip le   of   tr u s t   p r o p ag atio n   [ 1 9 ]   to   en h an ce   th e   d en s it y   of   tr u s t   m a tr ices.   T h ese   m eth o d s   can   ad d r ess   t h e   li m itatio n s   of   d ata   s p ar s it y   in   r ec o m m en d er   s y s t e m s ,   p ar tic u lar l y   in   ca s e s   wh er e   t w o   u s er s   do   n o t   h av e   an y   co m m o n   r ated   ( ch ec k ed   i n )   ite m s .   Am o n g   t h ese   m et h o d s ,   we   h a v e   s elec t ed   th e   p r o p ag atio n   [ 1 0 ]   of   im p licit   tr u s t,   w h ic h   en ab les   t h e   in f er en ce   of   in d ir ec t   tr u s t   r elatio n s h ip s   b et w ee n   u s er s   by   co n s id er in g   th e   v a r io u s   p ath s   t h at   ca n   ex is t   w i th i n   a   tr u s t   n et w o r k .   In   th is   p ap er ,   we   in tr o d u ce   a   r ec o m m en d atio n   m o d el,   n a m ed   p r o p ag atio n   of   r atin g /ch ec k - in   f o r   i m p l icite   t r u s t   ( P R C T ),   w h ich   is   f o u n d ed   on   t w o   p r i m ar y   ap p r o ac h es :   o n e   u ti lizi n g   u s er   r atin g s   ( ST R )   an d   th e   o th er   r el y i n g   on   ch ec k - in s   ( ST C ) .   T h is   m o d el   s ee k s   to   en h a n ce   P OI   p r ed ictio n s   by   th ese   t w o   t y p es   of   s i m ilar itie s   an d   e m p lo y i n g   th e   p r o p ag atio n   p r in cip le   to   en r ich   th e   tr u s t   m atr ice s   a m o n g   u s er s .   T h e   p ap er   also   o u tlin es   th e   n ec es s ar y   al g o r ith m s   to   i m p l e m en t   t h ese   co n ce p ts   a n d   p r o v id es   an   ev alu a tio n   of   t h e   P R C T   m o d e l   b ased   on   ex p er im e n t s   co n d u cted   w it h   th e   Yelp   d ataset.   In   o r d er   to   c o m p ar e   th is   m o d el   w it h   o th er   r ec o m m en d atio n   ap p r o ac h es   f r o m   t h e   liter atu r e   u s i n g   co m m o n   m etr i cs   s u c h   as   R MSE ,   P R E C I SIO N,   an d   R E C AL L ,   we   e v alu a ted   its   p er f o r m a n ce   ag ain s t   w o r k s   b ased   on   tr u s t   ( O' Do n o v an   a n d   S m y t h   [ 2 0 ] )   an d   th o s e   b ased   on   CF   u s in g   P ea r s o n ,   J ac ca r d ,   an d   C o s in e   s i m ilar it ies.   B ased   on   o u r   k n o w led g e,   no   p r io r   w o r k   co m b in e s   u s er - m e m o r y - b a s ed   CF   w it h   tr u s t   i n f er r ed   f r o m   p ast   p r ed ictio n   c o n s is ten c y   d ed u ce d   f r o m   ch ec k - in   d ata   an d   in co r p o r ates   tr u s t   p r o p ag atio n   f o r   P OI   r ec o m m en d atio n .   T h e   r em ain d er   of   th e   p ap er   is   o r g an ized   as   f o llo w s :   Secti o n   2   d etails   th e   m eth o d o lo g y ,   in clu d in g   h o w   tr u s t   is   ca lcu lated   an d   p r o p ag ated .   Sectio n   3   in tr o d u ce s   th e   p r o p o s ed   P R C T   m o d el,   d escr ib es   its   f u n ctio n i n g ,   an d   o u t lin e s   th e   alg o r ith m s   u s ed .   Sectio n   4   p r esen ts   e x p er i m e n tal   r es u lts   an d   d is cu s s es   t h e   f i n d in g s   u s i n g   s tan d ar d   ev al u atio n   m etr ics   ( R M SE,   P r ec is io n ,   R ec all ),   co m p ar in g   P R C T   w it h   b aselin e   m o d el s   f r o m   t he   liter at u r e.   Fin all y ,   s ec tio n   5   co n clu d es   th e   s t u d y ,   h i g h lig h ti n g   its   co n tr ib u ti o n s   an d   r elev an ce   to   P OI   r ec o m m en d atio n   r esear ch .       2.   M E T H O D   T h is   s ec tio n   b eg i n s   by   e x p lai n in g   h o w   to   u til ize   u s er   r ati n g s   a n d   P OI   ch ec k - in s   to   d ed u ce   i m p licit   tr u s t   b et w ee n   u s er s .   It   t h en   d is cu s s es   ap p l y i n g   th e   tr u s t   p r o p ag atio n   p r in c ip le   to   i n cr ea s e   th e   d e n s it y   of   t h e   u s er   tr u s t   m a tr ix .     2 . 1 .     Ca lcula t ing   im pli cit   t ru s t   O' Do n o v a n   an d   S m it h   d ef i n e   tr u s t   as   t h e   e x ten t   to   w h ic h   a   p ar tn er ' s   p r o f ile   h as   p r o v e n   r eliab le   in   o f f er i n g   ac cu r ate   r ec o m m e n d a tio n s   in   t h e   p as t.   Fo r   in s ta n ce ,   a   p r o f ile   t h at   h as   co n s i s ten tl y   p r o v id ed   ac cu r ate   r ec o m m e n d atio n s   in   t h e   p ast   w il l   be   r eg ar d ed   as   m o r e   tr u s t w o r t h y   th a n   a   p r o f ile   t h at   h a s   m o s tl y   p r o d u ce d   in ac cu r ate   p r ed ictio n s .   T h is   t y p e   of   ev alu at io n   ca n   be   ca lcu l ated   u s i n g   a   ( 1 )   p r o v id ed   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] No te   th at   in   th e   f o llo w i n g ,   RC   r ef er s   to   e it h er   a   u s er ' s   c h ec k - in   or   a   P OI ' s   r atin g .     , =    ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ +   (  ,  ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ )  ( , )    = 1  ( , )    = 1     ( 1 )       , :   T h e   p r e d icted   r atin g   ( o r   ch ec k - in )   t h at   th e   ac t iv e   u s er   " a"   a s s i g n s   to   P OI   " i".      ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ :   T h e   av er ag e   of   th e   r ati n g s   ( o r   ch ec k - in s )   of   u s er   " a "   f o r   all   P OI s .      , :   T h e   ac tu al   r atin g   ( ch ec k - i n )   m ad e   to   P OI   " i "   by   u s er   " b " .      ( , ) :   T h e   s i m ilar it y   b et w ee n   u s er   " a "   an d   u s er   "b " .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  40 ,   No .   2 ,   No v e m b er   20 25 :   8 14 - 8 28   816     :   T h e   s et   of   u s er   a 's   n e ig h b o r s .   Ho w e v er ,   to   ca lcu late   th e   p r ed icted   r atin g   ( o r   ch ec k - in )   of   u s er   " a "   f o r   a   s p ec if ic   P OI   " i"   b ased   s o lel y   on   u s er   " b " ,   w h o   is   r eg a r d ed   as   th e   r ec o m m e n d er   [ 2 0 ] ,   ( 2 ) ,   d er iv ed   f r o m   ( 1 )   ca n   b u tili ze d   [ 2 2 ] ,       , =  + (  ,  )   ( 2 )       , :   T h e   p r e d icted   r atin g   ( o r   ch ec k - in )   f o r   u s er   " a"   on   P OI   " i "   b ased   on   u s er   " b " .      :   T h e   av er ag e   of   th e   r ati n g s   ( o r   ch ec k - in s )   of   u s er   " a "   f o r   all   P OI s .      :   T h e   av er ag e   of   th e   r ati n g s   ( o r   ch ec k - in s )   of   u s er   " b "   f o r   all   P OI s .      , :   T h e   ac tu al   r atin g   ( o r   ch ec k - i n )   m ad e   to   P OI   " i"   by   u s er   " b ".   A cc o r d in g   to   O'Do n o v a n   an d   S m it h ,   t h e   p r ed ictio n   of   a   r atin g   ( o r   ch ec k - i n )   f o r   u s er   " a "   on   P OI   " i "   b ased   on   r ec o m m en d er   " b "   is   co n s id er ed   " c o r r ec t "   if   th e   p r ed icted   r atin g   ( o r   ch ec k - in )   ,   is   clo s e   to   th e   ac tu al   r ati n g   ( o r   ch ec k - i n )   g i v en   by   u s er   " a " ,   d en o ted   as    , ,   as   in d icate d   in   ( 3 ) .       ( , , ) | ,  , | < ɛ   ( 3 )     T h er ef o r e,     ( , , )   tak es   t h e   v a lu e   «   1   »   if   | ,  , | < ɛ   an d   «   0   »   o th er w i s e.       T h en ,   O' Do n o v a n   an d   S m i th   u s e   th e   ( 4 )   to   d ef in e    ( )   as   th e   co m p lete   s et   of   r ec o m m e n d atio n s   in   w h ic h   r ec o m m e n d er   " b "   h as   b ee n   in v o lv ed ,        ( ) = { ( 1 , 1   ,  1 , 1 ) , , ( ,   ,  , ) }   ( 4 )       , :   r ep r esen ts   th e   p r ed ictio n   of   r ec o m m e n d er   b   f o r   th e   r atin g   ( o r   ch ec k - in )   th at   u s er   j   ( w h er e   j   v ar ies   f r o m   1   to   m)   w ill   g iv e   ( m ak e)   to   P OI   k   ( w h er e   k   v ar ies   f r o m   1   to   n ) .      , :   r ep r esen ts   th e   ac t u al   r atin g   ( o r   ch ec k - i n )   f   P OI   k   ( w h er e   k   v ar ies   f r o m   1   to   n)   g iv e n   ( m ad e)   by   u s er   j   ( w h er e   j   v ar ies   f r o m   1   to   m ) .   Fro m    ( ) ,   th e   s u b s et   of   co r r ec t   r ec o m m e n d atio n s ,   d en o ted   as      ( ) ,   is   ca lcu lated   u s i n g   th e   ( 5 )   [ 2 0 ] .         ( ) = { ( ,   ,  , )      ( )   ( , , , ) }   ( 5 )     Fin all y ,   t h e   co n ce p t   of   tr u s t   at   th e   p r o f ile - le v el,   d en o ted   as      f o r   r ec o m m en d er   " b " ,   can   be   d ef in ed   by   t h e   p er ce n ta g e   of   co r r ec t   r ec o m m e n d atio n s   o u t   of   all   t h e   r ec o m m e n d ati o n s   in   w h ich   th i s   r ec o m m e n d er   h as   p ar ticip ated ,   u s i n g   t h e   ( 6 )   [ 2 0 ] .        ( ) = {   ( ) } {   ( ) }   ( 6 )     B ased   on   ( 6 ) ,   a   m o r e   r ef in ed   tr u s t   m etr ic   at   t h e   ite m - le v el ,   d en o ted   as   ,   can   be   d ef in ed   to   m ea s u r e   o n l y   t h e   p er ce n tag e   of   co r r ec t   r ec o m m e n d atio n s   f o r   P OI   " i"   o b tain ed   by   r ec o m m e n d er   "b "   o u t   of   all   th eir   r ec o m m en d atio n s ,   as   i n d icate d   in   th e   ( 7 )   [ 2 0 ] .     ( , ) = { ( ,   ,  , )       ( )   = } { ( ,   ,  , )      ( )   = }   ( 7 )     In   ( 6 )   can   be   u s ed   to   r e p r esen t   th e   r ep u tatio n   of   a   u s er ,   as   it   allo w s   f o r   th e   ca lcu latio n   of   th e   o v er all   tr u s t   of   a   g i v en   u s er   b ased   on   th eir   co m m o n   r atin g s   ( o r   ch ec k - in s )   f o r   all   P OI s   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ]   On   th e   o th er   h a n d ,   ( 7 )   em p h asize s   th e   r ep u tatio n   of   a   s p ec if ic   u s er   a m o n g   all   u s er s   b ased   on   th eir   co m m o n   r atin g s   ( o r   ch ec k - i n s )   f o r   a   p ar ticu lar   P OI .   In   th i s   s a m e   co n tex t,   b u t   d r a w i n g   in s p ir atio n   f r o m   t h e   w o r k   of   [ 8 ] ,   th e   tr u s t   of   a   g iv e n   u s er   " a"   in   an o th er   u s er   " b "   ( th e   r ec o m m en d er )   b ased   on   th eir   co m m o n   r atin g s   ( o r   ch ec k - i n s )   f o r   all   P OI s   can   be   d ef in ed   u s i n g   ( 8 )   [ 2 4 ] ,       ( ) = { ( ,   ,  , )       ( )   = } { ( ,   ,  , )       ( )   = }   ( 8 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       I mp r o vin g   r ec o mme n d a tio n s   w ith   imp licit tr u s t p r o p a g a tio n   fr o r a tin g s   a n d   c h ec k - in s   ( S a r a   Med jr o u d )   817   w h er e   ( )   r ep r esen ts   t h e   tr u s t   of   u s er   " a"   in   r ec o m m e n d er   " b ",   ca lcu lated   as   th e   p er ce n tag e   of   co r r ec t   r ec o m m e n d atio n s   in   w h ic h   r ec o m m e n d er   " b "   p a r t icip ated   w it h   u s er   " a " ,   b ased   on   th eir   co m m o n   r atin g s   ( o r   ch ec k - i n s )   f o r   all   P OI s .   B ased   on   ( 8 ) ,   th e   tr u s t   of   u s er   " a "   in   r ec o m m en d er   " b "   f o r   a   p ar ticu lar   P OI   " i " ,   d en o ted   as     ( , ) ,   can   be   d er iv ed   f r o m   t h e   p er ce n tag e   of   co r r ec t   r ec o m m en d atio n s   in   w h ic h   r ec o m m en d er   " b "   p ar ticip ated   w it h   u s er   " a " ,   b ased   s o lel y   on   th a t   P OI ,   as   in d icate d   in   ( 9 ) ,         ( , ) = { ( ,   ,  , )       ( )   =   &   = } { ( ,   ,  , )       ( )   =   &   = }   ( 9 )     i n   th e   f o llo w in g ,   we   u s ed   ( 8 )   to   d ed u ce   im p licit   tr u s t   b et w e en   u s er s   b ased   on   th eir   r atin g s   ( o r   ch ec k - i n s )   of   th e   P OI s .   T h is   f o r m   of   tr u s t   s e r v es   to   ca lcu late   t h e   p r ed icted   r atin g ,   as   d e f i n ed   by   ( 1 0 ) .     , =   ̅ +   ( , ̅ ̅ ̅ )         (   )  = 1     (   )  = 1   (1 0 )       , :   T he   p r e d icted   r atin g   f o r   u s er   " a "   on   P OI   " x " .     ̅ ,   ̅ :   T he   av er ag e   of   th e   r ati n g s   of   u s er s   " a"   an d   "b "   f o r   all   P OI s.     , :   T he   ac tu al   r atin g   g i v e n   to   POI   " x "   by   u s er   " b " .     ( ) :   T he   tr u s t   b ased   on   th e   r ati n g s   ( o r   ch ec k - i n s )   of   u s er   " a "   to w ar d s   u s er   " b " .     2 . 2 .     I m pli cit e   t rus t   pro pa g a t io n   So m eti m es ,   th e   r ati n g   an d   ch e ck - in   m a tr ices   m a y   co n tai n   s e v er al   in s ta n ce s   w h er e   t w o   u s e r s   h av e   no   co m m o n   P OI s :   th at   is ,   no   co - r ated   P OI s   in   th e   r atin g   m atr i x   an d   no   s h ar ed   ch ec k - i n s   in   th e   ch ec k - in   m atr i x .   Sin ce   th er e   ar e   no   d ir ec t   tr u s t   lin k s   b et w ee n   u s er s ,   we   p r o p o s e   ca lcu lati n g   tr u s t   p r o p ag atio n   s co r es   to   ad d r ess   th is   is s u e.   T h u s ,   f r o m   th e   d ir ec t   tr u s t   n et w o r k ,   it   b ec o m e s   p o s s ib le   to   p r o p ag ate   tr u s t   an d   estab lis h   n e w   r elatio n s h ip s   b et w ee n   u s er s   wh o   do   n o t   s h ar e   a   d ir ec t   tr u s t   l in k   - 2 2 ] .   Fo r   ex a m p le,   if   u s er   a     U   ( s o u r ce   u s er )   tr u s t s   u s er   b     U   ( in ter m ed iate   u s er )   an d   u s er   b   tr u s ts   u s e r   c     U   ( tar g et   u s er ) ,   we   ca n   d ed u ce   u s i n g   th e   p r in cip le   of   p r o p ag atio n   in   t h e   tr u s t   m atr ix   t h at   u s er   a   can   as s ig n   a   tr u s t   s co r e   to   u s er   c   u s i n g   t h e   ( 11 ),          =   ( | , | ×  ( )   +   | , | ×  ( )   ( ) ( | , |   +   | , |   ( ) )   ( 1 1 )          :   T he   p r o p ag ated   tr u s t   v al u e   of   u s er   " a "   to w ar d s   u s er   " c "   in f er r ed   f r o m   t h eir   r ati n g s   ( o r   ch ec k - i n s ) .     a,   c     U:   T he   s et   of   u s er s .     b     ad j ( a) :   T he   s et   of   n eig h b o r in g   u s er s   of   u s er   " a "   w h o   tr u s t   u s er   " c ".     ( ) [ 0 ,   1 ] :   T h e   im p licit   tr u s t   v a l u e   of   u s er   " a "   to w ar d s   u s er   " b "   in f er r ed   f r o m   th e ir   r atin g s   ( o r   ch ec k - i n s ) .     ( ) [ 0 ,   1 ] :   T h e   im p licit   tr u s t   v a l u e   of   u s er   " b "   to w ar d s   u s er   " c "   in f er r ed   f r o m   th eir   r atin g s   ( o r   ch ec k - i n s ) .     | I a, b |:   T h e   n u m b er   of   ite m s   t h at   h av e   b ee n   r ated   or   v is ited   by   b o th   u s er   " a "   an d   u s er   " b ".     | I b, c |:   T h e   n u m b er   of   ite m s   t h at   h av e   b ee n   r ated   or   v is ited   by   b o th   u s er   " b "   an d   u s er   " c ".       3.   P RO P O SE D   M O DE L   T h is   s ec tio n   p r o v id es   a   d etail ed   o v er v ie w   of   t h e   P OI   r ec o m m en d atio n   ap p r o ac h   p r o p o s ed   by   t h e   m o d el   n a m ed   P R C T ,   w h ich   is   b ased   on   th e   p r o p ag atio n   of   i m p lici t   tr u s t   i n f er r ed   f r o m   P OI   r atin g s   a n d   u s er   ch ec k - i n s .   T h is   m o d el   is   b ase d   on   t w o   ap p r o ac h es:   th e   f ir s t   ap p r o ac h ,   r ef er r e d   to   as   s im ilar it y   tr u s t   r atin g   ( ST R ),   u tili ze s   s i m ilar it y   b a s e d   on   th e   tr u s t   d er iv ed   f r o m   th e   r atin g s   in   t h e   u s er - P OI   r atin g   m atr i x   ( UP R M)   an d   th e   s ec o n d   ap p r o ac h ,   d e n o ted   s i m ilar it y   tr u s t   ch ec k - in   ( ST C ),   u tili ze s   s i m ilar it y   b ased   on   th e   tr u s t   d er iv ed   f r o m   t h e   c h ec k - in   m at r ix ,   r ef er r ed   to   as   UP C M.   T h e n ,   t h ese   t w o   ap p r o ac h es   a llo w   f o r   th e   ca lcu latio n   of   th e   u s er / u s er   tr u s t   m atr i x ,   r ef er r ed   to   as   tr u s t   d er iv ati o n   m atr i x   ( T DM ).   T h is   m atr ix   can   e m p lo y   t h e   p r in cip le   of   tr u s t   p r o p ag atio n   to   ca lcu late   th e   m a tr ix   d en o ted   as   tr u s t   p r ed ictio n   m a tr ix   ( T P M ),   w h ich   co n tain s   th e   p r ed icted   r atin g s   of   th e   P OI s .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  40 ,   No .   2 ,   No v e m b er   20 25 :   8 14 - 8 28   818   3 . 1 .    T he   pro po s ed   a lg o rit h m s   Af ter   ex p lai n in g   h o w   to   ca lcu late   th e   tr u s t   b et w ee n   u s er s ,   r ef er r ed   to   as   T DM ,   b ased   on   th eir   ch ec k - in s   a n d   r atin g s   of   P OI s ,   as   w ell   as   h o w   to   u s e   p r o p ag atio n   to   en h a n ce   th i s   m atr ix   to   m i tig ate   d ata   s p ar s it y   is s u es,   we   p r o p o s e   th e   A l g o r it h m   1   to   i m p le m e n t   t h ese   ca lc u latio n s   in   t h is   s u b s ec tio n .     A l g o r ith m   1 .   User - u s er   tr u s t c o m p u tatio n     R a t i n g   B a se d   C h e c k - in   B a se d     I N P U T:     U P R M :   U se r - P O I   r a t i n g   mat r i x     I N P U T:   U P C M :   U se r - P O I   C h e c k - in   M a t r i x     O U T P U T :     T D M R :   T r u st   D e r i v a t i o n   M a t r i x   b a se d   on   R a t i n g   R P M R :   R a t i n g   P r e d i c t i o n   M a t r i x   b a se d   on   R a t i n g     O U T P U T :     T D M C :   T r u st   D e r i v a t i o n   M a t r i x   b a se d   on   C h e c k - in   R P M C :   R a t i n g   P r e d i c t i o n   M a t r i x   b a se d   on   C h e c k - in     V a r :   P R ,   d i s t a n c e ,   C o r r e c t     e mp t y   l i st s   V a r :   P C ,   d i s t a n c e ,   C o r r e c t     e mp t y   l i st s   1   B EG I N   B EG I N   2   F o r   e a c h   u se r   b   in   U P R M   Do   F o r   e a c h   u se r   b   in   U P C M   Do   3     F o r   e a c h   u se r   a   in   U P R M   A N D   a     b   Do     F o r   e a c h   u se r   a   in   U P C M   A N D   a     b   Do   4     F o r   e a c h   P O I   i   in   U P R M   Do     F o r   e a c h   P O I   i   in   U P C M   Do       / / C o mp u t e   p r e d i c t   r a t i n g   PR ( a , b , i )   u s i n g   ( 2 )     / / C o mp u t e   p r e d i c t   c h e c k - in   P C ( a , b , i )   u s i n g   ( 2 )   5     P R ( a , b , i )     me a n R a t e ( a )   +   R a t e ( b , i )     me a n R a t e ( b )       PC ( a , b , i )     me a n C h e c k ( a ) + C h e c k ( b , i )   me a n C h e c k ( b )       / / C o mp u t e   C o r r e c t ( a , b , i )   f u n c t i o n   u si n g   ( 3 )     / / C o mp u t e   C o r r e c t ( a , b , i )   f u n c t i o n   u si n g   ( 3 )   6     d i st a n c e ( a , b , i )     |   R a t e ( a ,   i )   -   P R ( a , b , i )   |       d i st a n c e ( a , b , i )     |   C h e c k ( a ,   i )   -   P C ( a , b , i )   |     7     IF   ( d i st a n c e ( a , b , i )   <   Ɛ   )   T H EN       IF   ( d i st a n c e ( a , b , i )   =   =   0)   T H EN   8     C o r r e c t ( a , b , i )   1       C o r r e c t ( a , b , i )     1   9     EL S E       EL S E   10     C o r r e c t ( a , b , i )   0       C o r r e c t ( a , b , i )     0   11     EN D   IF     EN D   IF       / / t h e   se t   of   u se r   b ’s   r e c o mm e n d a t i o n s   u s i n g   ( 4 )     / / t h e   se t   of   u se r   b ’s   r e c o mm e n d a t i o n s   u s i n g   ( 4 )   12     R e c S e t ( b )   ( C o r r e c t ( , , ) )       R e c S e t ( b )     ( C o r r e c t ( , , ) )       / / t h e   se t   of   u se r   b ’s   c o r r e c t   r e c o mm e n d a t i o n s   u s i n g   ( 5 )     / / t h e   se t   of   u se r   b ’s   c o r r e c t   r e c o mm e n d a t i o n s   u s i n g   ( 5 )   13   C o r r e c t S e t ( b ) ( C o r r e c t ( , , ) )   | C o r r e c t ( a , b , i )   =   = 1 )   C o r r e c t S e t ( b )   ( C o r r e c t ( , , ) )   | C o r r e c t ( a , b , i )   =   = 1 )   14     EN D   F O R     EN D   F O R   15     EN D   F O R     EN D   F O R       / / C o mp u t e   u se r - u se r   t r u s t   T D M R ( a , b )   u si n g   ( 8 )     / / C o mp u t e   u se r - u se r   t r u s t   T D M C ( a , b )   u si n g   ( 8 )   16     T D M R ( a , b )     C o r r e c t S e t ( b )   /   R e c S e t ( b );       T D M C ( a , b )     C o r r e c t S e t ( b )   /   R e c S e t ( b );     17   EN D   F O R   EN D   F O R     / / C o m p u t e   R a t i n g   P r e d i c t i o n   ( R P M R )   b a se d   on   r a t i n g   t r u s t   ( T D M R )   u si n g   ( 1 0 )   / / C o m p u t e   R a t i n g   P r e d i c t i o n   ( RP M R )   b a se d   on   c h e c k - in   t r u s t   ( T D M C )   u si n g   ( 1 0 )   18   F o r   e a c h   u se r   a   in   U P R M   Do     F o r   e a c h   u se r   a   in   U P R M   Do   19     F o r   e a c h   P O I   x   in   U P R M   Do     F o r   e a c h   P O I   x   in   U P R M   Do   20     IF   ( U P R M ( a ,   x )   =   =   e m p t y   )   T H EN       IF   ( U P R M ( a ,   x )   =   =   e m p t y   )   T H EN   21     n u me r a t o r     0     n u me r a t o r     0   22     d e n o mi n a t o r     0     d e n o mi n a t o r     0   23     F o r   u se r   b   in   U P R M   Do       F o r   u se r   b   in   U P R M   Do   24     IF   b     a   A N D   i sN e i g h b o r ( a ,   b )   T H EN     IF   b     a   A N D   i sN e i g h b o r ( a ,   b )   T H EN       // b   is   a   n e i g h b o r   of   a     // b   is   a   n e i g h b o r   of   a   25     n u me r a t o r     n u me r a t o r   +   ( R a t e ( b ,   x )   -   me a n R a t e ( b ))   *   T D M R ( a ,   b )     n u me r a t o r   =   n u me r a t o r   +   ( R a t e ( b ,   x )   -   me a n R a t e ( b ))*   T D M C ( a ,   b );   26     d e n o mi n a t o r     d e n o m i n a t o r   +   T D M R ( a ,   b )     d e n o mi n a t o r   =   d e n o mi n a t o r   +   T D M C ( a ,   b )   27     EN D   IF     EN D   IF   28     EN D   F O R     EN D   F O R   29     IF   d e n o mi n a t o r     0   T H EN     IF   d e n o mi n a t o r     0   T H EN   30     RP M R ( a , x )     me a n R a t e ( a )   +   ( n u me r a t o r   /   d e n o mi n a t o r )     RP M C ( a , x )     me a n R a t e ( a )   +   nu m e r a to r   d e no m in a to r   31     EL S E     EL S E   32     RP M R ( a , x )     me a n R a t e ( a )     RP M C ( a , x )     me a n R a t e ( a )   33     EN D   IF     EN D   IF   34     EN D   IF     EN D   IF   35     EN D   F O R     EN D   F O R   36   EN D   F O R   EN D   F O R   37   EN D   EN D     T h e   f ir s t   al g o r ith m ,   d en o ted   u s er - u s er   tr u s t   co m p u tatio n   ( U UT C ) ,   in teg r ates   t h e   ST R   ap p r o ac h   an d   th e   ST C   ap p r o ac h   to   ca lcu late   s i m ilar it ies   b ased   on   r atin g s   an d   ch ec k - in s .   Fo r   th is   r ea s o n ,   th e   UUT C   alg o r ith m   ta k es   as   in p u t   t h e   UP R M   of   s ize   n   ×   m   ( w h er e   n   is   t h e   n u m b er   of   u s er s   a n d   m   is   t h e   n u m b er   of   P OI s )   to   c o m p u te   th e   T DM   b ased   on   r atin g s   ( T DM R )   of   s ize   n   ×   n   ( w h er e   n   is   th e   n u m b er   of   u s er s ) .   T h is   s a m e   A lg o r it h m   2   u s e s   t h e   u s er - P OI   ch ec k - in   m atr ix   ( UP C M)   of   s ize   n   ×   m   ( w h er e   n   is   t h e   n u m b er   of   u s er s   an d   m   is   t h e   n u m b er   of   P OI s )   as   in p u t   to   co m p u te   t h e   T DM   b ased   on   c h ec k - i n s   ( T DM C )   of   s ize   n   ×   n .   Af ter   f illi n g   th e   t w o   d er iv at io n   m a tr ices,   T DM R   an d   T DM C ,   t h is   al g o r ith m   ca n   ca lcu late   t h e   p r ed ictio n   m atr ices   of   s ize   n   ×   m   ( w h er e   n   is   th e   n u m b er   of   u s er s   a n d   m   is   t h e   n u m b er   of   P OI s ) ,   r ef er r ed   to   as   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       I mp r o vin g   r ec o mme n d a tio n s   w ith   imp licit tr u s t p r o p a g a tio n   fr o r a tin g s   a n d   c h ec k - in s   ( S a r a   Med jr o u d )   819   r atin g   p r ed ictio n   m atr ix   b ased   on   r ati n g s   ( R P M R )   an d   r ati n g   p r ed ictio n   m atr i x   b ased   on   ch ec k - i n s   ( R P MC ),   as   in d icate d   in   Alg o r it h m   1   ab o v e .   To   m iti g ate   co ld   s tar t   is s u e s   an d   d ata   s p ar s it y ,   t h e   P R C T   m o d el   can   u ti lize   t h e   u s er - u s er   tr u s t   p r o p ag atio n   ( UUT P )   alg o r ith m   to   en h an ce   th e   T DM R   an d   T DM C   m atr ice s   u s i n g   th e   p r in cip le   of   p r o p ag atio n .   T h is   alg o r it h m   i n cr ea s es   t h e   d en s it y   of   T DM R   an d   T DM C   m atr ices   by   le v er ag in g   in d ir ec t   tr u s t   lin k s   b et w ee n   u s er s   to   o b tain   th e   p r o p ag ated   tr u s t   m atr ix   b ased   on   r atin g s   ( P T MR )   m a tr ix   of   s ize   n   ×   n   ( w h er e   n   is   th e   n u m b er   of   u s er s )   an d   p r o p ag ated   tr u s t   m atr i x   b ased   on   ch ec k - i n s   ( P T MC )   m atr i x   of   s ize   n   ×   n   ( w h er e   n   is   t h e   n u m b er   of   u s er s ) ,   as   in d icate d   in   A l g o r ith m   2 .     A l g o r ith m   2 .   User - User   T r u s t   P r o p ag atio n     R a t i n g   B a se d   C h e c k - in   B a se d   I N P U T   T D M R :   T r u st   D e r i v a t i o n   M a t r i x   b a se d   on   R a t i n g     T D M C :   T r u st   D e r i v a t i o n   M a t r i x   b a se d   on   C h e c k - in   O U T P U T   P T M R :   P r o p a g a t e d   T r u st   M a t r i x   b a se d   on   R a t i n g     P T M C :   P r o p a g a t e d   T r u st   M a t r i x   b a se d   on   C h e c k - in   B EG I N   / / C o m p u t e   u se r - u se r   t r u st   p r o p a g a t i o n   w i t h   o n e   i n t e r me d i a t e   u se r   u s i n g   ( 1 1 )   2   F o r   e a c h   u se r   a   in   T D M R   Do   F o r   e a c h   u se r   a   in   T D M C   Do   3     F o r   e a c h   u se r   c   in   T D M R   Do     F o r   e a c h   u se r   c   in   T D M C   Do   4     IF   ( T D M R ( a ,   c )   =   =   e mp t y )   T H EN     IF   ( T D M C ( a ,   c )   =   =   e mp t y )   T H EN   / / S e a r c h   f o r   a l l   p o ssi b l e   i n t e r me d i a t e   u se r s   b   5     F o r   e a c h   u se r   b   in   T D M R   Do       F o r   e a c h   u se r   b   in   T D M C   Do   6     IF   ( T D M R ( a , b )   A N D   T D M R ( b , c ))   T H EN       IF   ( T D M C ( a , b )   A N D   T D M C ( b , c ))   T H EN     7      ( , )   (   ( , )   ( , )   +     ( , )   ( , ) ) / (   ( , )   +     ( , )   )        ( , )   (    ( , )   ( , )   +      ( , )   ( , ) ) / (    ( , )   +      ( , )   )   8     EN D   IF     EN D   IF   9     EN D   F O R     EN D   F O R   / / I f   t h e r e   a r e   mu l t i p l e   i n t e r me d i a t e   u s e r s   b ,   p e r f o r m   a g g r e g a t i o n   10     IF   ( l e n g t h ( P T M R ( a , c ) )   >   1)   T H EN     IF   ( l e n g t h ( P T M C ( a , c ) )   >   1)   T H EN     11     P T M R ( a , c )     me a n ( P T M R ( a , c ) )     P T M C ( a , c )     me a n ( P T M C (a , c ) )   12     EN D   IF     EN D   IF   13     EN D   F O R     EN D   F O R   14   EN D   F O R   EN D   F O R   EN D         3 . 2 .    F un ct io nin g   of   t he   P RCT   m o del   Fig u r e   1   illu s tr ates   h o w   t h e   P R C T   m o d el   w o r k s ,   w h ic h   is   b ased   on   f o u r   m ai n   s tep s ,   s u m m ar ized   as   f o llo w s ,     a.   Af ter   f i lter in g   th e   re v iew . j s   f ile   f r o m   th e   Yelp   d ataset   to   ex tr ac t   o n l y   t h e   r atin g s   an d   ch ec k - i n s ,   t h e   UUT C   alg o r ith m   ca lc u late s   th e   tr u s t   b et w ee n   u s er s   d er iv ed   f r o m   ( 1 )   r atin g s ,   r ef er r ed   to   as   ST R ,   an d   ( 2 )   th e   s i m ilar it y   i n f er r ed   f r o m   c h ec k - in s ,   r ef er r ed   to   as   ST C .   b.   T h e   P R C T   m o d el   can   ig n o r e   th e   p r o p ag atio n   p r in cip le   an d   p r o ce e d   d i r ec tly   to   t h e   p r ed ictio n   ca lcu latio n s .   T h is   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   w ith o u t   u s i n g   t h e   U UT P   alg o r ith m .   c.   T h e   P R C T   m o d el   can   ad o p t   t h e   p r o p ag atio n   p r in cip le   ( tw o   h o p s )   to   f u r th er   en r ich   t h e   co n ten t   of   th e   s i m ilar it y   m atr ice s   b et w ee n   u s er s .   T h ese   m a tr ices   ar e   ca lcu la ted   u s i n g   t h e   UUT P   alg o r ith m .   d.   C alcu late   p r ed ictio n s   b ased   on   th e   s i m ilar it y   m atr ice s   b et w ee n   u s er s   d er iv ed   f r o m   th e   p r o p ag atio n   p r in cip le.           Fig u r e   1.   Fu n c tio n al   d escr ip ti o n   of   th e   P R C T   m o d el         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  40 ,   No .   2 ,   No v e m b er   20 25 :   8 14 - 8 28   820   3 . 3 .    E v a lua t i o n   of   t he   P RC T   m o del   I n   Fig u r 2 ,   w ex p lain   h o w   t o   ev alu ate  th P R C T   m o d el  b y   co m p ar i n g   t h ese  t w o   ap p r o ac h es  ( ST R   an d   ST C )   w i th   o t h er   t y p e s   o f   ap p r o ac h es  f r o m   t h liter at u r e ,   s u c h   as  ( 1 )   P ea r s o n   s i m ilar it y   [ 2 5 ] ,   ( 2 )   J ac ca r d   s i m ilar it y   [ 2 6 ] ,   ( 3 )   C o s in s i m ilar it y   [ 2 7 ] ,   an d   ( 4 )   t r u s t - b a s e d   s i m ilar it y   d ef i n ed   b y   O ' Do n o v an   [ 2 0 ] .           Fig u r e   2.   Descr ip tio n   of   t h e   ev alu atio n   p r o ce s s   f o r   th e   P R C T   m o d el       Fig u r e   2   co n s is ts   of   t w o   p ar ts :   th e   f ir s t   p ar t   ad d r ess es   r atin g s   an d   co m p r is es   7   m ai n   s tep s   ( f r o m   I . 1   to   I . 7   in   Fig u r e   2 ) ,   w h ile   t h e   s ec o n d   p ar t   f o cu s es   on   t h e   u tili za tio n   of   ch ec k - i n s   a n d   also   in clu d es   7   m ai n   s tep s   ( f r o m   I I . 1   to   I I . 7   in   Fig u r e   2 ) .   E ac h   s tep   of   th is   m o d el   is   d escr ib ed   u s in g   t h e   d ata   it   m an ip u late s   an d   th e   alg o r ith m s   it   e m p lo y s .   T h ese   s tep s   can   be   d iv id ed   in to   t w o   c ateg o r ies   as   f o llo w s ,     P ar t   I:   E v alu atio n   of   o u r   ST R   ap p r o ac h   b ased   on   r atin g s   I .1 .   Fil ter   th e   Yelp   d ataset   to   ex tr ac t   o n l y   t h e   r atin g s   m ad e   by   u s er s   on   t h e   P OI s ,   an d   th e n   s p lit   t h i s   d ataset   in to   t w o   p ar ts :   80%   f o r   m o d el   tr ain i n g   a n d   20%   f o r   ex p er i m e n tal   tes tin g .   I . 2 .   I n tr o d u ce   th e   tr ain in g   p ar t   ( 8 0 %   of   th e   Yelp   d ataset   of   r atin g s   m ad e   by   u s er s   on   th e   P OI s )   as   in p u t   f o r   ca lcu lati n g   th e   s i m ilar ities   b et w ee n   u s er s   u s i n g   t h e   ST R   ap p r o ac h .   I . 3 .   C alcu late   th e   s i m ilar itie s   b et w ee n   u s er s   u s i n g   f i v e   t y p e s   of   s i m ilar itie s :   ( 1 )   S T R   s i m ilar it y ,   ( 2 )   P ea r s o n   s i m ilar it y   d er iv ed   f r o m   r ati n g s ,   n o ted   s i m ilar it y   P ea r s o n   r a tin g   ( SP R ),   ( 3 )   J ac ca r d   s i m il ar it y   f r o m   r ati n g s ,   n o ted   s i m ilar it y   J ac ca r d   r ati n g   ( SJ R ),   ( 4 )   C o s in e   s i m ilar it y   f r o m   r ati n g s ,   n o ted   s i m il ar it y   C o s i n e   r atin g   ( SC R ),   an d   ( 5 )   tr u s t - b ased   s i m ilar it y   d ef i n ed   by   O ' Do n o v a n   f r o m   r ati n g s ,   n o ted   s i m ilar it y   O ' Do n o v an   r ati n g   ( SOR ).   I . 4 .   I g n o r e   th e   p r o p ag atio n   p r i n cip le.   I . 5 .   Use   th e   p r o p ag atio n   p r in cip le   ( tw o   h o p s )   to   f u r th er   en r i ch   th e   co n ten t   of   th e   s i m i lar it y   m atr ices   b et w ee n   u s er s .   I . 6 .   C alcu late   p r ed ictio n s   f r o m   t h e   20%   of   th e   d ataset   r e s er v ed   f o r   test in g   u s i n g   th e   s i m ilar it y   m atr ice s   b et w ee n   u s er s ,   o b tain ed   th r o u g h   ST R ,   SP R ,   SJ R ,   SC R ,   an d   SO R ,   w h ic h   i n co r p o r ate   th e   s i m ilar it y   p r o p ag atio n   p r in cip le   w it h   or   w it h o u t   h o p s .   I . 7 .   E v alu ate   th e   p r ed ictio n s   c alcu lated   in   I . 6   u s in g   t h e   R MS E   an d   P r ec is io n /R ec all   p ar a m eter s .   P ar t   II:   E v alu atio n   of   o u r   ST C   ap p r o ac h   b ased   on   ch ec k - i n s   I I . 1 .   Fil ter   th e   Yelp   d ataset   to   ex tr ac t   o n l y   th e   c h ec k - in s   m ad e   by   u s er s   at   P OI s ,   t h en   s p lit   th is   d atase t   i n to   t w o   p ar ts :   80%   f o r   m o d el   tr ai n in g   a n d   20%   f o r   ex p er i m en ta l   test i n g .   I I . 2 .   I n tr o d u ce   th e   tr ain i n g   p ar t   ( 8 0 %   of   t h e   Ye lp   d ataset   of   ch ec k - i n s   m ad e   by   u s er s   on   th e   P OI s )   as   i n p u t   f o r   ca lcu lati n g   th e   s i m ilar ities   b et w ee n   u s er s   u s i n g   t h e   ST C   ap p r o ac h .   I I . 3 .   C alcu late   th e   s i m ilar i ties   b et w ee n   u s er s   u s in g   f iv e   t y p es   of   s i m ilar itie s :   ( 1 )   ST C   s im ilar it y ,   ( 2 )   P ea r s o n   s i m ilar it y   d er iv ed   f r o m   c h ec k - i n s ,   d en o ted   as   s i m ilar it y   P ea r s o n   ch ec k - in   ( SP C ),   ( 3 )   J ac c ar d   s i m ilar it y   f r o m   ch ec k - i n s ,   d en o ted   as   s i m ilar it y   J ac ca r d   ch ec k - in   ( SJ C ),   ( 4 )   C o s in e   s i m ilar it y   f r o m   c h ec k - in s ,   d en o ted   as   s i m ilar it y   co s i n e   ch ec k - in   ( S C C ),   an d   ( 5 )   th e   tr u s t - b ased   s i m ilar it y   d e f i n ed   by   O Do n o v an ,   w h ic h   we   h a v e   ad ap ted   to   th e   co n tex t   of   ch ec k - in s   ( s ee   A l g o r ith m   3 ) ,   d en o ted   as   s i m ilar i t y   O Do n o v an   c h ec k - in   ( SO C ).     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       I mp r o vin g   r ec o mme n d a tio n s   w ith   imp licit tr u s t p r o p a g a tio n   fr o r a tin g s   a n d   c h ec k - in s   ( S a r a   Med jr o u d )   821   I I . 4 .   I g n o r e   th e   p r in cip le   of   p r o p ag atio n .   I I . 5 .   Use   th e   p r in cip le   of   p r o p ag atio n   ( t w o   h o p s )   to   f u r t h er   en r ich   t h e   co n te n t   of   th e   s i m ilar it y   m atr ice s   b et w ee n   u s er s .   I I . 6 .   C alcu late   p r ed ictio n s   f r o m   t h e   20%   of   th e   d ataset   r eser v ed   f o r   test in g   u s in g   th e   s i m ilar it y   m atr ice s   b et w ee n   u s er s ,   o b tai n ed   v ia   ST C ,   SP C ,   SJ C ,   S C C ,   a n d   S OC ,   w h ic h   i n co r p o r ate   th e   p r in cip le   of   s i m ilar it y   p r o p ag atio n   w it h   or   w i th o u t   h o p s .   I I . 7 .   E v alu ate   th e   p r ed ictio n s   c alcu lated   in   I I . 6   u s i n g   th e   R M SE   an d   P r ec is io n /R ec all   p ar a m eter s .     A l g o r ith m   3 .   O’ d o n o v an   tr u s co m p u tatio n   ad ap ted   f o r   ch ec k - in   d ata     IN PU T :   UP C M:   U se r - P O I   c h e c k - in   mat r i x     OU T PU T :   T P r o f i l e :   T r u st   p r o f i l e   ma t r i x   b a se d   o n   c h e c k - in     V a r :   P C ,   d i s t a n c e ,   C o r r e c t     e mp t y   l i st s   1   B E GIN   2   F o r   e a c h   u se r   b   in   U P C M   Do   3     F o r   e a c h   u se r   a   in   U P C M   A N D   a     b   Do   4     F o r   e a c h   P O I   i   in   U P C M   Do       / / C o mp u t e   p r e d i c t   c h e c k - in   P C ( a , b , i )   u s i n g   ( 2 )   5     PC ( a , b , i )     me a n C h e c k ( a )   +   C h e c k ( b , i )     me a n C h e c k ( b )       / / C o mp u t e   C o r r e c t ( a , b , i )   f u n c t i o n   u si n g   ( 3 )   6     d i st a n c e ( a , b , i )     |   C h e c k ( a ,   i )   -   P C ( a , b , i )   |     7     IF   ( d i st a n c e ( a , b , i )   =   =   0)   T H EN   8     C o r r e c t ( a , b , i )     1   9     EL S E   10     C o r r e c t ( a , b , i )     0   11     EN D   IF       / / t h e   se t   of   u se r   b ’s   r e c o mm e n d a t i o n s   u s i n g   ( 4 )   12     R e c S e t ( b )     ( C o r r e c t ( , , ) )       / / t h e   se t   of   u se r   b ’s   c o r r e c t   r e c o mm e n d a t i o n s   u s i n g   ( 5 )   13     C o r r e c t S e t ( b )   ( C o r r e c t ( , , ) )   | C o r r e c t ( a , b , i )   =   = 1 )   14     EN D   F O R   15     EN D   F O R       / / C o m p u t e   Pro f i l e - Le v e l   T ru st   TPr o f i l e ( a , b )   u si n g   ( 6 )   16     T P r o f i l e ( a , b )     C o r r e c t S e t ( b )   /   R e c S e t ( b );   17   EN D   F O R   18   E N D     To   ca lcu late   th e   p ar a m e ter s   ( R MSE ,   P r ec is io n ,   A n d   R ec all )   f o r   co m p ar in g   t h e   P R C T   m o d el   ( S T R   an d   ST C )   w it h   o t h er   ap p r o ac h es   ( J ac ca r d ,   C o s in e,   P C C ,   an d   O Do n o v an ) ,   we   u s ed   th e   Yelp   d ataset   d escr ib ed   in   T ab le   1   an d   a   s er ies   of   h y p er p ar a m eter s   d ef in ed   in   T ab le   2.   T h is   d a taset   co n tain s   u s e r   in ter ac tio n s   w it h   t h e   P OI s   th r o u g h   r atin g s   an d   ch ec k - i n s ,   a n d   th e s e   h y p er p ar a m eter s   co n ce r n   th e   s etti n g s   to   be   ad o p ted   f o r   all   co m p ar is o n s   m ad e   in   s ec tio n   4.   To   ass ess   th e   p er f o r m an ce   of   th e   P R C T   m o d el,   we   e m p lo y ed   th e   p r ev io u s l y   d escr ib ed   d ataset   an d   h y p er p ar a m eter s   ( s ee   T ab le   1   an d   T ab le   2 ) ,   u s in g   R M SE,   P r ec is io n ,   a nd   R ec all   as   e v al u atio n   m etr ics.   F ir s t,   R MSE   w as   ap p lied   to   m ea s u r e   th e   ac cu r ac y   of   r atin g   p r ed i ctio n s   p r o d u ce d   by   th e   t w o   P R C T   v ar ian ts - ST R   an d   ST C - an d   to   co m p ar e   th e ir   p er f o r m a n ce   w it h   ex is tin g   P OI   r ec o m m e n d atio n   m eth o d s   in   th e   li ter atu r e.   T h en ,   P r ec is io n   a nd   R ec all   w er e   u s ed   to   g ain   d ee p er   in s ig h t s   in to   th e   q u a lit y   of   th e   r ec o m m en d atio n s   g en er ated   by   b o th   v ar ian t s .   To   co m p u te   th e s e   m etr ic s ,   we   lo ad ed   th e   Yelp   r ev ie w   d ataset,   ex tr ac ted   k e y   attr ib u tes   ( u s er   I D,   b u s i n es s   I D,   s tar   r ati n g s ,   a n d   co m m en ts ) ,   an d   f i lter ed   th e   d ata   b ased   on   s p ec i f ic   u s er   a n d   r atin g   cr iter ia.   Fo llo w i n g   p r ep r o ce s s in g ,   t h e   d ataset   w as   s p lit   in to   tr ain in g   an d   test   s ets ,   an d   tr u s t   m a tr ices   w er e   co n s tr u cted   f r o m   b o th   r atin g   an d   ch ec k - in   in f o r m atio n   ( s ee   Fig u r e   3 ).       T ab le   1.   Descr ip tio n   of   d ata   s et   Yelp   F i e l d   V a l u e   Ex p l a n a t i o n   U se r _ I D   i n t e g e r   T h e   i d e n t i f i e r   a ss i g n e d   to   a   g i v e n   u se r   P O I _ I D   i n t e g e r   T h e   i d e n t i f i e r   a ss i g n e d   to   a   g i v e n   P O I   R a t i n g _ U se r _ P O I   1 . . 5   T h e   r a t i n g   g i v e n   by   a   u se r   to   a   P O I   C h e c k - i n _ U se r _ P O I   0 / 1   T h e   c h e c k - in   ma d e   by   a   u se r   on   a   P O I       T ab le   2.   L is t   of   th e   P R C T   h y p er p ar am eter s   H y p e r p a r a me t e r   V a l u e   Ex p l a n a t i o n   ɛ   0 . 9   T h e   t r u st   t h r e sh o l d   n h o p   2   T h e   n u m b e r   of   h o p s   ( p r o p a g a t i o n )   m i n t e r   1   T h e   n u m b e r   of   i n t e r me d i a t e   u se r s   ( p r o p a g a t i o n )   T t r a i n   8 0 %   T h e   t r a i n   s u b se t   T t e s t   2 0 %   T h e   t e st   su b se t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  40 ,   No .   2 ,   No v e m b er   20 25 :   8 14 - 8 28   822       Fig u r e   3.   P r ep r o ce s s in g ,   f ea t u r e   s elec tio n ,   an d   tr u s t   m a tr ix   c o m p u tatio n   f r o m   t h e   y elp   r ev i e w   d ataset   u s i n g   r atin g s   an d   ch ec k - i n s       On ce   th e   tr u s t   m a tr ices   ar e   co m p u ted ,   we   p r o ce ed   to   p r ed ict   u s er   r atin g s ,   f o llo w ed   by   an   ev alu a tio n   of   th e   r es u lts   u s in g   R M SE,   P r ec is io n ,   a nd   R ec a ll   ( s ee   Fi g u r e   4 ) .       4.   RE SU L T S   AND   D I SCU SS I O N   I n   th is   s ec tio n ,   co m p ar i s o n   b et w ee n   t h v ar ia n t s   o f   t h e   P R C T   m o d el  i s   m ad u s in g   th Yelp   d ataset  d iv id ed   in to   t w o   p ar ts 8 0 f o r   tr ain in g   an d   2 0 f o r   test in g .   T h en ,   th ST R ,   S T C ,   SOR ,   an d   SOC   alg o r ith m s   u s t h i s   tr ain i n g   s et  to   co n s tr u ct  t h tr u s m atr i ce s   o f   th P R C T   m o d el  an d   p r ed ict  th r atin g s   o f   th P OI s   i n   t h tes tin g   s et.   T h p er f o r m a n ce   o f   th is   m o d el  is   e v alu a ted   u s in g   t h R MSE   [ 2 8 ]   an d   P r ec is io n   [ 2 9 ] /R ec all  [ 3 0 ]   m etr ics   to   e s ti m ate  t h ac c u r ac y   o f   t h P OI   r ec o m m e n d atio n s .   T h P R C T   m o d el  is   th e n   co m p ar ed   to   o th er   P OI   r ec o m m en d atio n   m o d el s   u s i n g   d i f f er en s i m ilar itie s   s u c h   a s   J ac ca r d ,   C o s in e,   a n d   P ea r s o n .   Fin all y ,   s tu d y   o n   th i m p ac o f   p r o p ag atio n   o n   s p ar s it y   [ 3 1 ]   an d   th q u alit y   o f   r ec o m m e n d atio n s   is   co n d u cted   o n   th tr u s m atr ice s   o f   th P R C T   m o d el  an d   t h p r ed ictio n   m atr ices.       .     Fig u r e   4.   R atin g   p r ed ictio n   an d   ev alu atio n   b ased   on   tr u s t   m a tr ices       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       I mp r o vin g   r ec o mme n d a tio n s   w ith   imp licit tr u s t p r o p a g a tio n   fr o r a tin g s   a n d   c h ec k - in s   ( S a r a   Med jr o u d )   823   4 . 1 .    Co m pa ri s o n   bet w ee n   t he   v a ria nts   of   t he   P RCT   m o d el   In   th is   s u b s ec tio n ,   we   co m p ar e   th e   d if f er en t   v ar ia n ts   of   t h e   P R C T   m o d el,   s u c h   as   th e   ST R /ST C   ap p r o ac h es   w it h   or   w ith o u t   p r o p ag atio n ,   an d   th e   t w o   ap p r o ac h es   SO R   an d   SO C .   T ab le   3   i llu s tr ates   th at   RS s   b ased   on   tr u s t   in f er r ed   f r o m   u s er   r atin g s   g en er all y   ac h ie v e   b etter   p er f o r m a n ce   in   ter m s   of   R M SE,   P r ec is io n ,   a nd   R ec all   co m p ar ed   to   th o s e   r ely in g   on   tr u s t   d er iv ed   f r o m   c h ec k - in s .   Ho w ev er ,   t h e   ap p licatio n   of   tr u s t   p r o p ag atio n ,   w h i le   h elp f u l   in   ad d r ess in g   s p ar s i t y   is s u e s ,   ap p ea r s   to   n eg ativ el y   i m p ac t   t h e   o v er all   ac cu r ac y   of   th e   r ec o m m en d atio n s .   In   T ab le   3,   we   o b s er v e   t h at   t h e   p r ed ictio n   al g o r ith m   b ased   on   r atin g s ,   ca lled   ST R ,   o u tp e r f o r m s   th e   ST C ,   ST R   alg o r ith m s   w it h   p r o p ag atio n ,   an d   ST C   w i th o u t   p r o p ag atio n   in   ter m s   of   P r ec is io n   a n d   R ec all.   A d d itio n al l y ,   it   is   n o te w o r t h y   th at   th e   ST C   a n d   ST R   ap p r o ac h es   ( w i th   or   w it h o u t   p r o p ag atio n )   of   th e   P R C T   m o d el   o u tp er f o r m   t h e   tr ad itio n al   ap p r o ac h   of   O' Do n o v a n ,   w h ic h   also   u tili ze s   r ati n g s   an d   ch ec k - i n s ,   in   ter m s   of   P r ec is io n   a nd   R ec all.       T ab le   3.   C o m p ar is o n   b et w ee n   th e   v ar ia n ts   of   th e   P R C T   m o d el   u s i n g   A v g   P r ec is io n ,   A v g   R ec all,   an d   Av g   F1   ( Av g   =   Av er ag e)   A p p r o a c h   A v g   P r e c i si o n   A v g   R e c a l l   A v g   F 1   S c o r e   S T R   0 , 9 1 5 4 2   0 , 6 5 3 6 9   0 , 7 6 2 7 3   S T C   0 , 9 1 3 3 2   0 , 6 5 0 4 0   0 , 7 5 9 7 6   S T R   w i t h   p r o p a g a t i o n   0 , 9 1 0 9 8   0 , 6 4 0 9 7   0 , 7 5 2 4 9   S T C   w i t h   p r o p a g a t i o n   0 , 9 0 8 2 7   0 , 6 3 9 1 3   0 , 7 5 0 2 9   S O R   0 , 9 0 8 2 7   0 , 6 3 9 1 3   0 , 7 5 0 2 9   S O C   0 , 9 0 8 2 7   0 , 6 3 9 1 3   0 , 7 5 0 2 9       4 . 2 .     C o m p a r i s o n   w i t h o u t   p r o p a g a t i o n   b e t w e e n   t h e   P R C T   m o d e l   a n d   o t h e r   t y p e s   o f   u s e r - u s e r   s i m i l a r i t i e s   In   th is   s u b s ec t io n ,   we   co m p ar ed   th e   ST R   ap p r o ac h   of   th e   P R C T   m o d el   w i th   t h e   o th er   ap p r o ac h es   SP R ,   SC R ,   SJ R ,   an d   SO R   with o u t   in co r p o r atin g   t h e   p r in c ip le   of   p r o p ag atio n .   Nex t,   we   also   co n d u cted   a   co m p ar is o n   b et w ee n   th e   ST C   ap p r o ac h   of   th e   P R C T   m o d e l   an d   th e   ap p r o ac h es   SP C ,   S C C ,   SJ C ,   a n d   SO C   w it h o u t   in co r p o r atin g   t h e   p r in cip le   of   p r o p ag atio n .   Fin all y ,   we   s u m m ar ized   th e   r esu lt s   o b tain ed   f r o m   th ese   co m p ar is o n s .       4 . 2 . 1 .   Co m pa riso n   bet w ee n   ST R   a nd   t he   a pp ro a che s   SP R,   SCR,   SJ R,   a nd   SO R   In   T ab le   4,   we   o b s er v e   th a t   t h e   SP R   ap p r o ac h   o u tp er f o r m s   all   r atin g - b ased   ap p r o ac h es   in   ter m s   of   R MSE   an d   R ec all;   h o w e v er ,   th e   ST R   ap p r o ac h   of   th e   P R C T   m o d el   ap p ea r s   to   be   b etter   in   ter m s   of   P r ec is io n .   T ab le   4   s u p p o r ts   o u r   clai m   th a t   th e   p r o p o s ed   tr u s t - b ased   ap p r o ac h   ( ST R )   o u tp er f o r m s   th e   s i m ilar it y - b a s ed   CF   m et h o d   in   ter m s   of   ac cu r ac y ,   as   ev id en ce d   by   h i g h er   P r ec is i o n   a nd   R ec all   v al u es.       T ab le   4.   C o m p ar is o n   b et w ee n   ST R   an d   th e   SP R ,   SC R ,   SJ R ,   an d   SOR   ap p r o ac h es   u s i n g   A vg   R M SE,   A vg   P r ec is io n ,   an d   A vg   R ec all   Ty p e   o f   S i mi l a r i t y   A v g .   R M S E   A v g .   P r e c i si o n   A v g .   R e c a l l   S T R   0 , 9 4 4 0   0 , 9 1 5 4   0 , 6 5 3 7   SPR   0 , 8 8 6 6   0 , 9 1 3 1   0 , 6 5 7 7   S C R   0 , 9 1 7 0   0 , 9 1 3 3   0 , 6 5 0 4   S JR   0 , 9 2 3 4   0 , 9 1 1 8   0 , 6 4 8 2   S O R   0 , 9 4 2 0   0 , 9 0 8 3   0 , 6 3 9 1       4 . 2 . 2 .   Co m pa riso n   bet w ee n   ST C   a nd   t he   a pp ro a che s   SP C,   SCC,   SJ C,   a nd   SO C   In   T ab le   5,   we   o b s er v e   t h at   t h e   SP C   ap p r o ac h   o u tp er f o r m s   all   ap p r o ac h es   b ased   on   c h ec k - in s   in   ter m s   of   R MSE   a n d   R ec all ;   h o w e v er ,   th e   SC C   ap p r o ac h   ap p ea r s   to   be   b etter   in   ter m s   of   P r ec is io n .   T a b le   5   d em o n s tr ate s   th a t   th e   p r o p o s ed   ch ec k - in - b ased   ap p r o ac h   ( ST C )   o u tp er f o r m s   t h e   p r o f ile - le v el   m e th o d s   in s p ir ed   by   O’ Do n o v a n   in   ter m s   of   b o th   P r ec is io n   a nd   R ec a ll.     4 . 2 . 3 .   Su mm a ry   of   co m pa ris o n   bet w ee n   t he   P RCT   m o de l   a nd   o t her   t y pes   of   s i m ila rit i es   In   T ab le   6,   we   o b s er v e   th at   o v er all,   t h e   ap p r o ac h es   b ased   on   ch ec k - i n s   d e m o n s t r ate   b etter   p er f o r m a n ce   t h an   t h o s e   b ased   on   r atin g s ,   in   ter m s   of   R M SE,   P r ec is io n ,   a nd   R ec all.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.