यह शोधपत्र एक नवीन जनरेटिव मॉडल प्रस्तावित करता है जो ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म पर सामाजिक अनुशंसाओं की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए सामाजिक समरूपता (यह धारणा कि सामाजिक संबंधों वाले व्यक्ति समान प्राथमिकताएँ साझा करते हैं) की धारणा की सीमाओं को पार करता है। इस समस्या का समाधान करने के लिए कि वास्तविक दुनिया के सामाजिक नेटवर्क की जटिलता और शोर के कारण सामाजिक समरूपता की धारणा हमेशा लागू नहीं होती, हम एक अंक-आधारित जनरेटिव मॉडल, सामाजिक अनुशंसा के लिए अंक-आधारित जनरेटिव मॉडल (SGSR) प्रस्तावित करते हैं। SGSR सामाजिक अनुशंसाओं पर एक स्टोकेस्टिक अंतर समीकरण (SDE)-आधारित प्रसार मॉडल लागू करता है, लुप्त पर्यवेक्षित संकेत समस्या को कम करने के लिए एक सह-पाठ्यचर्या सीखने की रणनीति का उपयोग करता है, और सामाजिक और सहयोगी डोमेन में ज्ञान को संरेखित करने के लिए स्व-पर्यवेक्षित सीखने की तकनीकों का उपयोग करता है। वास्तविक दुनिया के डेटासेट का उपयोग करके किए गए प्रायोगिक परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि SGSR अनावश्यक सामाजिक जानकारी को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करता है और अनुशंसा प्रदर्शन में सुधार करता है।
