Collaborative Filtering (CF) algoritmer, som används för att bygga webbaserade recommender system, utvärderas ofta i termer av hur exakt de förutsäga användarbetyg. De nuvarande utvärderingsmetoderna bortser dock från det faktum att användarna fortsätter att värdera objekt över tiden: de tidsmässiga egenskaperna hos systemets toppN-rekommendationer undersöks inte. I synnerhet finns det inget sätt att mäta i vilken utsträckning samma produkter rekommenderas till användare om och om igen. I detta arbete visar vi att tidsmässig mångfald är en viktig aspekt av rekommendationssystem, genom att visa hur CF-data förändras över tid och utföra en användarundersökning. Därefter utvärderar vi tre CF-algoritmer utifrån mångfalden i den sekvens av rekommendationslistor som de producerar över tiden. Vi undersöker hur ett antal egenskaper hos användarvärderingsmönster (inklusive profilstorlek och tid mellan betyg) påverkar mångfalden. Vi föreslår och utvärderar sedan bestämda metoder som maximerar mångfalden av tidsrekommendationer utan att i någon större utsträckning bestraffa noggrannheten.
Lathia m.fl. REF visade att tidsmässig mångfald är en viktig egenskap för rekommendationer, eftersom användaren kommer att värdera objekt över tiden.
Temporal diversity in recommender systems
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}