Abstract Personalization anses vara en kraftfull metod för att förbättra effektiviteten i informationssökning och beslutsfattande. Det har lett till spridning av system som kan föreslå relevant och personlig information (eller objekt) till användarna, beroende på deras egenskaper och preferenser, som representeras av en användarmodell (UM). Eftersom kvaliteten på personaliseringen till stor del beror på storleken och noggrannheten hos de hanterade UM:erna, skulle det vara fördelaktigt att berika UM:erna genom att förmedla, dvs. importera och integrera, UM:er som byggts av andra personaliseringssystem. Detta arbete diskuterar och utvärderar en korsrepresentativ medling av UM från samarbetsfiltrering till innehållsbaserade rekommendationssystem. Enligt detta tillvägagångssätt kan ett innehållsbaserat recommender-system, som har partiella eller inga UM-data, generera rekommendationer för användare genom att förmedla UM-data från samma användare, som samlas in av ett samverkande filtreringssystem. Medlingsprocessen omvandlar UM från kollaborativa filtreringsbetyg till innehållsbaserade viktade objektfunktioner. Medlingsprocessen utnyttjar de objektbeskrivningar som normalt inte används av samarbetsfiltreringsrecommender-systemen. En experimentell utvärdering som genomförs inom filmområdet visar att för användare med små samarbetsfiltreringssystem, dvs. användare med få objektbetyg, är noggrannheten hos de rekommendationer som ges med hjälp av de innehållsbaserade UM:erna överlägsen den som använder de ursprungliga samarbetsfiltreringsenheterna. Dessutom visar den att medlingen kan användas för att förbättra ett innehållsbaserat rekommendationssystem genom att gradvis förmedla samverkande filtreringsdata (punktbetyg) och berika de tillgängliga innehållsbaserade användargränssnitten.
Samma författare omvandlade denna sammanslagna användarmodell från ett samverkande filtreringssystem till ett innehållsbaserat rekommendationssystem REF.
Cross-representation mediation of user models
{'venue': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'journal': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}