Abstract-Mest rekommenderar system fungerar på enstaka domäner, dvs de rekommenderar objekt relaterade till samma domän där användare har uttryckt betyg. Integrationen av olika domäner i ett recommender-system skulle dock kunna göra det möjligt för användare att spänna över olika typer av objekt. Till exempel användare som har tittat på live-TV-program kan vilja rekommenderas med on-demand filmer, musik, mobila applikationer, vänner att ansluta till, etc. Detta dokument fokuserar på cross-domain samarbetsrekommendationer system, vars syfte är att föreslå objekt relaterade till flera domäner. Vi formaliserar först korsdomänproblemet för att skapa en gemensam ram för klassificering och utvärdering av toppmoderna algoritmer. Vi definierar senare en ny klass av korsdomänalgoritmer baserade på grannsamverkansfiltrering, antingen objektbaserad eller användarbaserad. Huvudidén är att först modellera de klassiska likhetsrelationerna (t.ex. Pearson, cosinus) som en direkt graf och senare utforska alla möjliga vägar som förbinder användare eller objekt för att hitta nya, cross-domain, relationer. Algoritmerna har testats på tre korsdomänscenarier som artificiellt reproducerats genom partitionering av Netflix-datasetet.
Till exempel den grafbaserade metoden för REF modellerar likhetsrelationer som en direkt graf och utforska alla möjliga vägar som förbinder användare eller objekt för att fånga korsdomänrelationer.
Cross-Domain Recommender Systems
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}