Vi föreslår en rankningsmetod med hjälp av en Support Vector Machine för information rekommendation. Genom att använda SVM kan en rekommendationsmetod bestämma lämpliga objekt för en användare från enorma objektuppsättningar. Det kan dock avgöras utifrån bara två klasser: om användaren gillar en sak eller inte. När det finns ett stort antal rekommenderade objekt, är det inte lätt för användaren att hitta det bästa objektet själv. För att lösa detta problem, är det önskvärt att rangordna objekten baserat på användarens preferenser. Dessutom ändras användarens preferenser beroende på sammanhanget. Baserat på ovanstående problem föreslår vi en kontextmedveten rankningsmetod för informationsrekommendation. Vår metod tar hänsyn till en användares sammanhang vid rankning av objekt. Vår metod består av följande två steg: (1) Förutsäg viktiga funktionsparametrar för användaren. (2) Beräkna ett rankningsbetyg för varje punkt i rekommendationskandidater. I denna uppsats beskriver vi vår metod och visar experimentella resultat.
I informationsrekommendationsfältet, Oku et al. I Ref föreslogs en rekommendationsmetod som tar hänsyn till användarsammanhang genom SVM.
A ranking method based on users' contexts for information recommendation
{'venue': "ICUIMC '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}