Rekommendationssystemet är allmänt accepterat i dagens vanliga online-delningstjänster, vilket ger användbara förutsägelser om användarens betyg eller användarens preferenser för att dela objekt (t.ex. produkter, filmer, böcker och nyhetsartiklar). En viktig utmaning för rekommendationssystem i delningsekonomin är att använda förutsägelsealgoritmer för att uppskatta matchningsobjekten med hänsyn till deras intressen och behov. Miljö-kontext har erkänts som en viktig faktor att beakta i personliga rekommendationssystem. Eftersom dynamisk information i miljökontext beskriver situationen för objekt och användare, påverkar informationen användarens beslutsprocess i huvudsak att tillämpa i rekommendationssystem. De flesta modellbaserade samarbetsfiltreringsmetoder såsom Matrix Factorization ger dock inte ett enkelt sätt att integrera kontextinformation i modellen. I det här dokumentet introducerar vi en flerdimensionell Trust-modell baserad på Tensor Factorization. Generaliseringen av Matrix Factorization möjliggör en flexibel och generisk integration av kontextuell information. Enligt de olika typerna av sammanhang tar den multidimensionella förtroendemodellen hänsyn till de ytterligare dimensionerna för representationen av data som en tensor. Detta uppnås genom att gå igenom insamling användarens beteende baserat på betygsanalys och identifiering av användares historiska aktivitet och visningsmönster. Fördelarna beteende lösningar, som använder handtaget intelligent för att möta användarnas behov, är fokus i detta papper.
Baserat på Tensor Factorizations teknik presenterade Kim och Yoon en förtroendemodell som representerade den extra informationen som tensor i REF.
Recommendation system for sharing economy based on multidimensional trust model
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}