Som en viktig faktor för att förbättra rekommendationerna har tidsinformation införts för modellanvändarnas dynamiska preferenser i många dokument. Men sekvensen av användarnas beteende studeras sällan i recommender-system. På grund av användarnas unika beteendeutvecklingsmönster och personliga intresseövergångar mellan objekt bör användarnas likhet i sekventiell dimension införas för att ytterligare särskilja användarnas preferenser och intressen. I detta dokument, föreslår vi en ny samarbetsfiltrering rekommendation metod baserad på användarnas intressesekvenser (IS) som rankar användarnas betyg eller andra online beteenden enligt tidsstämpelr när de inträffade. Denna metod extraherar semantiken gömd i räntesekvenserna genom längden på användarnas längsta gemensamma del-IS (LCSIS) och antalet användares totala gemensamma del-IS (ACSIS). Sedan används dessa semantik för att erhålla användarnas IS-baserade likheter och, vidare, för att förfina de likheter som förvärvats från traditionella samarbetsfiltreringsmetoder. Med dessa uppdaterade likheter beaktas övergångsegenskaper och dynamiska utvecklingsmönster för användarnas preferenser. Vår nya föreslagna metod jämfördes med toppmoderna tidsmedvetna samarbetande filtreringsalgoritmer på datauppsättningar MovieLens, Flixster och Ciao. De experimentella resultaten bekräftar att den föreslagna rekommendationsmetoden är effektiv och överträffar flera befintliga algoritmer när det gäller riktigheten av bedömningsprognoser.
Cheng m.fl. I REF föreslås en ny metod för gemensam filtreringsrekommendation baserad på användarnas intressesekvenser (ISCF).
Collaborative Filtering Recommendation on Users’ Interest Sequences
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}