Vi demonstrerar en metod för samarbetsrankning av framtida händelser. Tidigare arbete på recommender system förlitar sig vanligtvis på feedback på ett visst objekt, såsom en film, och generaliserar detta till andra objekt eller andra människor. Däremot undersöker vi en inställning där det inte finns någon återkoppling på just den punkten. Eftersom direkt feedback inte finns för händelser som inte har ägt rum, rekommenderar vi dem baserat på individers preferenser för tidigare händelser, i kombination med andra människors gillande och ogillande. Vi undersöker ämnet osynlig objektrekommendation genom en användarstudie av akademiska (vetenskapliga) prat rekommendation, där vi syftar till att korrekt uppskatta en ranking funktion för varje användare, förutsäga vilka samtal skulle vara av mest intresse för dem. Genom att bryta ner användarparametrar i delade och individuella dimensioner, framkallar vi en likhetsmått mellan användare baserat på i vilken utsträckning de delar dessa dimensioner. Vi visar att de gemensamma rankningsprognoserna för framtida händelser är mer effektiva än en ren innehållsbaserad rekommendation. För att ytterligare minska behovet av explicit feedback från användarna föreslår vi slutligen ett aktivt lärande för att få feedback och en metod för att införliva tillgängliga implicita användarsignaler.
Minkov m.fl. REF ) presentera en samarbetsmetod som kallas LowRank, som bryter ner användarparametrar i delade och enskilda komponenter för händelserekommendation i samband med akademiska seminarier.
Collaborative future event recommendation
{'venue': "CIKM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}