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在时间演进系统中基于协作过滤的推荐器的长期性能
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上传时间: 2021-03-06
详细说明：推荐系统使人们在日常生活中的每时每刻都受益。 一步式推荐和静态用户项目网络的性能引起了人们的极大关注，而推荐者在时间上不断发展的系统上的性能仍不清楚。 为了解决这个问题，本文首先介绍了一种使用双向网络的在线商业系统。 在该网络上，提出了一种基于推荐的演化方法，以模拟推荐者与其用户之间的时间动态。 然后，三个基于最新协作过滤（CF）的推荐器的长期性能，即基于用户的CF（UCF），基于项目的CF（ICF）和基于潜在因子的模型（LFM）在生成的时间演化网络上进行评估。 在工业应用程序生成的两个大型真实数据集上的实验结果表明：1）基于优化的CF模型（如LFM）在一站式推荐中就具有较高的预测精度； 2）基于实体关系的CF模型（例如ICF）有利于推荐多样性以及时间演进网络上的系统健康状况。 事实证明，在时间上不断发展的系统中，高效的推荐者应同时考虑一步和长期的影响，以产生令人满意的建议。 因此，有必要在实际系统中采用异构模型，例如，基于优化的模型和基于实体关系的模型之间的折衷，以掌握各种用户的行为模式以改善他们的体验。
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