I artikeln presenteras en flerdimensionell (MD) metod för att rekommendera system som kan ge rekommendationer baserade på ytterligare kontextuell information förutom den typiska informationen om användare och objekt som används i de flesta av de nuvarande rekommendationssystem. Detta tillvägagångssätt stöder flera dimensioner, profileringsinformation och hierarkisk aggregation av rekommendationer. I artikeln presenteras också en flerdimensionell värderingsmetod som kan välja tvådimensionella segment av kreditbetyg som är relevanta för rekommendationssammanhanget och tillämpa standardfiltrering av samarbete eller andra traditionella tvådimensionella skattningsmetoder för dessa segment. En jämförelse av de multidimensionella och tvådimensionella bedömningsmetoderna görs, och avvägningarna mellan de två studeras. I artikeln införs dessutom en kombinerad metod för bedömning av kreditbetyg, där man identifierar de situationer där metoden för bedömning av överensstämmelse överträffar den standardiserade tvådimensionella metoden och använder metoden för bedömning av överensstämmelse i dessa situationer och den standardiserade tvådimensionella metoden på annat håll. Slutligen presenterar artikeln en pilot empirisk studie av det kombinerade tillvägagångssättet, med hjälp av en multidimensionell film rekommenderar system som utvecklats för att genomföra detta tillvägagångssätt och testa dess prestanda.
Till exempel innehåller REF kontextuell information i RS med hjälp av ett flerdimensionellt tillvägagångssätt.
Incorporating contextual information in recommender systems using a multidimensional approach
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}