Kundens preferenser för produkter glider över tiden. Produktuppfattning och popularitet förändras ständigt när nya val uppstår. På liknande sätt utvecklas kundbenägenhet, vilket får dem att någonsin omdefiniera sin smak. Därför bör modellering temporal dynamik vara en nyckel när man utforma recommender system eller allmänna kundpreferens modeller. Detta medför dock unika utmaningar. Inom ekosystemet skär flera produkter och kunder, många olika egenskaper skiftar samtidigt, medan många av dem påverkar varandra och ofta dessa skift är känsliga och förknippade med några data instanser. Detta skiljer problemet från konceptflykt prospektering, där mestadels ett enda begrepp spåras. Klassiska tidsfönster eller exempeldekay metoder kan inte fungera, eftersom de förlorar för mycket signal när du kastar data fall. Det krävs ett mer känsligt tillvägagångssätt som kan göra bättre åtskillnad mellan övergående effekter och långsiktiga mönster. Paradigmet vi erbjuder är att skapa en modell som följer tidsförändrande beteende under datans hela livslängd. Detta gör det möjligt för oss att utnyttja de relevanta komponenterna i alla datafall, samtidigt som vi bara kasserar det som modelleras som irrelevant. Därför förnyar vi två ledande samarbetsinriktade filtreringsrekommendationer. Utvärdering görs på en stor film rating dataset av Netflix. Resultaten är uppmuntrande och bättre än de som tidigare rapporterats om denna datauppsättning.
Koren REF föreslog en metod för att modellera tiden förändras beteende under hela livslängden av data och förbättrade resultatet av rekommendationen.
Collaborative filtering with temporal dynamics
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}