Abstrakt. Objektrekommendation uppgift förutspår en personlig rankning över en uppsättning objekt för enskilda användare. Ett paradigm är de värderingsbaserade metoderna som koncentreras på explicita återkopplingar och därmed ställs inför svårigheterna att samla in dem. Under tiden presenteras rankningsbaserade metoder med rankade poster och rankas sedan rankningen över rankningen. Detta paradigm använder allmänt tillgängliga implicita feedback men det brukar ignorera vissa viktig information: objekt recensioner. Objekt granskningar inte bara motivera användarnas preferenser, men också bidra till att lindra den kallstart problem som misslyckas samverkan filtrering. I detta dokument föreslår vi två nya och enkla modeller för att integrera artikelrecensioner i matris factorization baserad Bayesian personlig ranking (BPR-MF). I varje modell använder vi oss av textfunktioner som hämtats från artikelrecensioner via ordinslag. Utöver textfunktioner avslöjar vi de granskningsdimensioner som förklarar variationen i användarnas feedback och dessa granskningsfaktorer representerar en tidigare preferens av en användare. Experiment på verkliga data uppsättningar visar fördelarna med att utnyttja objekt granskningar på rankning förutsägelse. Vi genomför också analyser för att förstå de föreslagna modellerna.
Hu m.fl. REF föreslog en modell som integrerar artikelrecensioner i Matrix Factorization-baserad Bayesian personlig rankning (BPR-MF).
Integrating Reviews into Personalized Ranking for Cold Start Recommendation
{'venue': 'PAKDD 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}