De mest använda rekommendationstekniker tenderar att rekommendera liknande objekt som de som en användare i det förflutna eller objekt som liknande användare gillade baserat på hypotesen att användare har ett stabilt beteende över tid och att liknande användare delar liknande smaker. Dessa metoder visar dock begränsad prestanda när nya användare eller mindre populära objekt visas-ofta kallas en kall start- medan andra kan leda till överspecialisering av de rekommenderade objekten. Dessutom, eftersom de tenderar att ignorera den underliggande strukturen av användarpreferenser och inte utvärdera de dolda begrepp under vilka objekt väljs, minskar deras noggrannhet när handel objekt med ojämlika sannolikhetsfördelningar. Tidigare forskning, främst inom områdena marknadsundersökning och kundbeteende analys, har avslöjat förekomsten av mönster som bestämmer strukturen på användarnas marknadskorgar, som definieras som den uppsättning varor som köpts av en kund i ett enda besök i en butik. Marknadskorg analys (MBA) avser sökandet efter meningsfulla föreningar i kundköp data, och det syftar till att upptäcka de mönster som definierar sammansättningen av dessa korgar. 2 Marknaden korg domän kännetecknas av förekomsten av ett stort antal poster och transaktioner som består av samtidiga poster. Mer än att helt enkelt förutsäga om en enskild vara kommer att gillas av en användare är avsikten att fånga närvaron eller frånvaron av en vara inom ett konkret köpkoncept och att kunna rekommendera kompletterande objekt. De flesta av de nuvarande rekommendationsmetoderna tar inte hänsyn till dessa samtidiga förekomster, och den föreningsregler (AR) metod som har använts som grund för rekommendationer i sådana fall har flera begränsningar-som beräknings- och utvärderingssvårigheter-när de tillämpas på stora datamängder. 3 Det finns ett behov av intelligenta rekommendationsmetoder som kan generera värdefulla rekommendationer baserade på användare R ecommender system (RS) har använts inom många områden för att stödja både användare i hanteringen av informationsöverbelastning och hitta lämpliga objekt för att täcka sina behov och leverantörer för att identifiera användarnas behov och öka mängden och mångfalden av de objekt de säljer. 1 R e c o m e n e R S y S t e m S JaNuarY/FEbruarY 2015 www.computer.org/intelligent 21 vanor och inköpsmönster, men som övervinner nackdelarna med den nuvarande rekommendationstekniken. Här presenterar vi en analys- och rekommendationsstrategi för situationer där en användares upplevelse beror på vilken uppsättning objekt som väljs tillsammans mer än på varje objekts fristående attribut. Fallbaserat resonemang (CBR) är särskilt lämpligt eftersom de uppsättningar av objekt som väljs tillsammans kan modelleras och jämföras på lämpligt sätt. Dessutom drar en fallbaserad orsaksperson nytta av att det finns en stor mängd data, t.ex. inom MBA-området. För att fastställa strukturen för användarpreferenser och generera värdefulla rekommendationer använder den genomförda metoden en hierarkisk kategorisering av poster i transaktioner. Genom att utvärdera uppsättningar av utvalda objekt kan systemet identifiera de objekt som valts inom konkreta koncept och rekommendera dem i liknande situationer som nya eller befintliga användare. RS är programvaruverktyg och tekniker för informationshämtning och filtrering som syftar till att ge meningsfulla och effektiva rekommendationer till den aktiva användaren. 4 Termen avser den typ av enhet (produkt, tjänst, information osv.) som rekommenderas; den beror på applikationsområdet och på det specifika systemets mål. RS genererar vanligtvis en uppsättning (top-N) objekt som förväntas vara omtyckta av användaren eller avser att förutsäga om en viss post kommer att vara av intresse. De allmänt använda rekommendationsmetoderna i kommersiella tillämpningar kan i huvudsak delas in i samverkansfiltrering (CF) och innehållsbaserad (CB). Figur 1 visar deras huvudsakliga skillnader. I CF rekommendationstekniker rekommenderas artiklar bland dem som gillas av liknande användare ("grannar") till den aktiva användaren. En användarprofil är uppbyggd av de objekt som användaren har betygsatt högt, vilket innebär att likheter i användarnas smak härleds från tidigare betyg. Även om samverkande RS används i stor utsträckning i kommersiella tillämpningar, måste de fortfarande övervinna skalbarhets- och kallstartsproblem som begränsar deras prestanda. 5 Å andra sidan, i CB-tekniker, är användarprofiler uppbyggda utifrån egenskaperna hos de objekt som en användare har betygsatt högt, och de objekt som han eller hon ännu inte har provat jämförs mot dem. De objekt med den högre uppskattade möjligheten att bli omtyckt rekommenderas sedan. 4,6 Eftersom CB-teknik förlitar sig på mer specifik information om användare och objekt, de kan rekommendera nya objekt. De måste dock övervinna rekommendationernas begränsade mångfald och eventuell överspecialisering. Olika hybrida tillvägagångssätt har föreslagits för att utnyttja de båda teknikernas starka sidor, övervinna deras nuvarande begränsningar och förbättra deras rekommendationsnoggrannhet. 1,6 Följande är de grundläggande rekommendationstekniker som identifierats i litteraturen 1: • CF (minnesbaserad, modellbaserad), • CB-filtrering (neurala nätverk, probabilistiska modeller, naiva Bayes klassificering),
I ett annat forskningsreferensdokument föreslogs en fallbaserad rekommendationsmetod för marknadskorgsanalys med hjälp av en hierarkisk modell.
A Case-Based Recommendation Approach for Market Basket Data
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}