ersonaliseringsteknik och recommender system hjälper online-konsumenter att undvika informationsöverbelastning genom att lägga fram förslag om vilken information som är mest relevant för dem. De flesta online shopping webbplatser och många andra program använder nu rekommenderar system. De mest populära exemplen är Netflix, som rekommenderar filmer, och Amazon. com, som rekommenderar böcker, CD-skivor och olika andra produkter. Användare ger feedback på köpta eller konsumerade objekt, och rekommenderar systemet använder informationen för att förutsäga sina preferenser för ännu osedda objekt och därefter rekommenderar objekt med högsta förväntade relevans. De allra flesta av dagens rekommenderade system använder ett enda kriterium, t.ex. ett enda numeriskt betyg, för att representera ett objekts nytta för en användare i ett 2D UserÍ tems utrymme. Ett enda kriterium klassificeringssystem har visat sig framgångsrik i flera tillämpningar, men många industrier har börjat använda multicriteria system. Restaurangguider, till exempel Zagat's Guide, ger till exempel tre kriterier för restaurangbetyg (mat, inredning och service). Online köpcentra, såsom Circuitcity.com och Buy.com, använder flera kriterier betyg för konsumentelektronik (display, prestanda, batteritid och kostnad). Dessa klassificeringssystem används dock inte i samband med personalisering; betygsättningen på varje kriterium-till exempel, Zagats "livsmedel" betyg för en specifik restaurang-är densamma för alla användare. I kontrast till det, Yahoo! Filmer lanserade nyligen en rekommendationstjänst som använder användarspecifika multikriteriebetyg för varje film. Detta steg indikerar att multikriteriedata ger värde till leverantörer av innehåll online och konsumenter som en komponent i personaliseringsapplikationer. Att dra full nytta av multikriteriebetyg i personaliseringstillämpningar kräver nya rekommendationstekniker. I den här artikeln föreslår vi flera nya tekniker för att utvidga rekommendationstekniken till att omfatta och utnyttja information om kreditbetyg på flera kriterier (se sidmenyn för relaterat arbete). Rekommenderarsystem klassificeras vanligtvis enligt deras rekommendationsmetod: 1 • Innehållsbaserade tillvägagångssätt rekommenderar objekt som liknar de som användaren tidigare föredrog. • Collaborative-filtrering metoder rekommenderar objekt som användare med liknande preferenser har gillat tidigare. • Hybridmetoder kombinerar innehållsbaserade och samverkande filtermetoder på flera olika sätt. 2 Vi kan också klassificera rekommenderade system enligt deras algoritmiska teknik: 3 • Minnesbaserade tekniker representerar oftast heuristik som beräknar rekommendationer på flugan baserat direkt på tidigare användaraktiviteter. • Modellbaserade tekniker använder tidigare användaraktiviteter för att först lära sig en prediktiv modell (vanligtvis med någon statistisk eller maskininlärningsmetod), som systemet sedan använder för att ge rekommendationer. En omfattande undersökning av recommender systems forskningslitteratur ligger utanför räckvidden för denna artikel, även om en nyligen genomförd undersökning finns tillgänglig på annat håll. 2 Vanligtvis, rekommendationsprocessen börjar med specifikationen av en inledande betygsuppsättning, som antingen användaren uttryckligen ger eller systemet implicit infers. Till exempel, i en film rekommenderare sys-
De mest populära rekommendationsstrategierna är REF: (1) innehållsbaserad filtrering, (2) samarbetsfiltrering och (3) hybrid.
New Recommendation Techniques for Multicriteria Rating Systems
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}