Abstrakt. Adaptive websites kan erbjuda automatiserade rekommendationer som genereras genom ett antal välstuderade tekniker, inklusive samarbets-, innehålls- och kunskapsbaserade rekommendationer. Var och en av dessa tekniker har sina egna styrkor och svagheter. I sökandet efter bättre prestanda har forskarna kombinerat rekommendationstekniker för att bygga hybridrecommender-system. Detta kapitel undersöker utrymmet för två delar hybrid rekommenderar system, jämföra fyra olika rekommendationstekniker och sju olika hybridiseringsstrategier. Genomförandet av 41 hybrider inklusive några nya kombinationer undersöks och jämförs. Studien visar att kaskadhybrider och förstärkta hybrider fungerar bra, särskilt när man kombinerar två komponenter i olika styrkor. Rekommenderar system är personliga information agenter som ger rekommendationer: förslag på objekt som sannolikt kommer att vara till nytta för en användare [18, 41, 42]. I ett e-handelssammanhang kan dessa vara föremål att köpa; i ett digitalt bibliotekssammanhang kan de vara texter eller andra medier som är relevanta för användarens intressen. 1 Ett recommender system kan skiljas från ett system för informationssökning genom semantik av dess användarinteraktion. Ett resultat från ett rekommendationssystem förstås som en rekommendation, ett alternativ som är värt att beakta; ett resultat från ett informationssökningssystem tolkas som en matchning till användarens fråga. Recommender system är också särskiljas i termer av personalisering och agentur. Ett recommender system anpassar sina svar till en viss användare. I stället för att bara svara på frågor är ett recommender system avsett att fungera som en informationsagent. I detta kapitel använder jag e-handelsbegreppet "produkter" för att hänvisa till de produkter som rekommenderas, med insikten att andra informationssökande sammanhang också är relevanta. 2 Tekniker som relevans återkoppling gör det möjligt för en informationssökning motor att förfina sin representation av användarens fråga, och kan därför ses som en enkel form av rekommendation. Sökmotorn Google (http://www.google.com) suddar ut denna distinktion ytterligare med hjälp av "auktoritativitetskriterier" utöver strikt matchning [6]. En rad olika tekniker har föreslagits som grund för rekommendationssystem: samverkande, innehållsbaserade, kunskapsbaserade och demografiska tekniker undersöks nedan. Var och en av dessa tekniker har kända brister, såsom det välkända kallstartsproblemet för samarbets- och innehållsbaserade system (vad man ska göra med nya användare med få betyg) och den kunskapstekniska flaskhalsen i kunskapsbaserade strategier. Ett hybridrecommender system är ett system som kombinerar flera tekniker tillsammans för att uppnå viss synergi mellan dem. Till exempel kan ett samverkanssystem och ett kunskapsbaserat system kombineras så att den kunskapsbaserade komponenten kan kompensera för problemet med kallstart, ge rekommendationer till nya användare vars profiler är för små för att ge samarbetstekniken någon dragkraft, och den samverkande komponenten kan arbeta sin statistiska magi genom att hitta peer-användare som delar oväntade nischer i preferensutrymmet som ingen kunskapsingenjör kunde ha förutspått. Detta kapitel undersöker landskapet för möjliga recommender systemhybrider, undersöker en rad möjliga hybridiseringsmetoder, och visar kvantitativa resultat genom vilka de kan jämföras. Rekommendationsteknik kan särskiljas på grundval av deras kunskapskällor: varifrån kommer den kunskap som behövs för att utfärda rekommendationer? I vissa system är denna kunskap kunskapen om andra användares preferenser. I andra är det ontologisk eller inferentiell kunskap om domänen, tillagd av en mänsklig kunskapsingenjör. Tidigare arbete [10] utmärkte fyra olika klasser av rekommendationstekniker baserade på kunskapskälla 3, som visas i figur 12.1: • Samarbete: Systemet genererar rekommendationer med endast information om betygsprofiler för olika användare. Samarbetande system lokalisera peer-användare med en betygshistorik som liknar den nuvarande användaren och generera rekommendationer med hjälp av detta område. Exempel på detta är [17, 21, 41, 46]. • Innehållsbaserad: Systemet genererar rekommendationer från två källor: de funktioner som är förknippade med produkter och de betyg som en användare har gett dem. Innehållsbaserade rekommendationer behandlar rekommendationer som ett användarspecifikt klassificeringsproblem och lär sig en klassificering för användarens gillande och ogillande baserat på produktfunktioner [14, 22, 25, 38]. • Demografi: En demografisk rekommenderare ger rekommendationer baserade på en demografisk profil av användaren. Rekommenderade produkter kan produceras för olika demografiska nischer, genom att kombinera användarnas betyg i dessa nischer [24, 36] • Kunskapsbaserad: En kunskapsbaserad rekommenderare föreslår produkter baserade på slutsatser om en användares behov och preferenser. Denna kunskap kommer ibland att innehålla explicit funktionell kunskap om hur vissa produktfunktioner uppfyller användarnas behov. [8, 9, 44]. Var och en av dessa rekommendationstekniker har varit föremål för aktiv undersökning sedan mitten av 1990-talet, då de första recommendatorsystemen banades väg, och deras kapacitet och begränsningar är ganska välkända. 3 Det bör noteras att det finns en annan kunskapskälla: sammanhang, som ännu inte har blivit allmänt använt i webbaserade rekommendationer, men som lovar att bli viktigt särskilt för mobila tillämpningar. Se till exempel [7]. 12 Hybrid Web Recommender Systems Alla inlärningsbaserade tekniker (kollektiva, innehållsbaserade och demografiska) lider av problemet med kallstart i en eller annan form. Detta är det välkända problemet med att hantera nya objekt eller nya användare. I ett samarbetssystem, till exempel, kan nya objekt inte rekommenderas till någon användare förrän de har betygsatts av någon. Rekommendationer för poster som är nya i katalogen är därför betydligt svagare än mer allmänt rankade produkter, och det finns en liknande brist för användare som är nya i systemet. Motsatsen till detta problem är problemet med stabilitet och plasticitet. När en användares profil väl har etablerats i systemet är det svårt att ändra sina preferenser. En biffätare som blir vegetarian kommer att fortsätta att få rekommendationer från en innehållsbaserad eller samarbetsinriktad rekommenderare under en tid, tills nyare betyg har chansen att toppa skalan. Många adaptiva system inkluderar någon form av tidsrabatt för att få äldre betyg att ha mindre inflytande [4, 45], men de gör det med risk för att förlora information om intressen som är långsiktiga men sporadiskt utövade. Till exempel, en användare kanske vill läsa om större jordbävningar när de inträffar, men sådana händelser är tillräckligt sällsynta att betygen i samband med förra årets jordbävning kanske inte längre beaktas när nästa stora inträffar. Kunskapsbaserade rekommendationer svarar på användarens omedelbara behov och behöver inte någon form av omskolning när preferenser ändras. Forskare har funnit att samarbets- och demografiteknik har den unika kapaciteten att identifiera korsgenerala nischer och kan locka användare att hoppa utanför det bekanta. Kunskapsbaserade tekniker kan göra samma sak, men endast om sådana föreningar har identifierats i förväg av kunskapsingenjören. Problemet med kallstart har dock den biverkan att tillfälliga användare utestängs från att få full nytta av samarbets- och innehållsbaserad rekommendation. Det är möjligt att göra enkla marknadsbasket rekommendation med minimal användarinput: Amazon.com "människor som köpte X köpte också Y" men denna mekanism har få av de fördelar som vanligtvis förknippas med samarbete filtrering koncept. Den inlärningsbaserade tech-
Utformningen av hybridrecommender system har studerats av REF.
12 Hybrid Web Recommender Systems
{'venue': 'The Adaptive Web', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}