Abstract-Recommender system används för att rekommendera objekt för användare i e-handel med information överbelastning. Verktygsbaserade recommender system bygga multi-attribute nyttofunktion av användaren och rekommendera den högsta nyttoobjekt för användaren. Vissa verktygsbaserade recommender system använder betyg för objekt för att extrahera nyttofunktion, som ger betydande belastning för användaren. Papperet föreslår en nyttobaserad recommender teknik som kan förutsäga attributvärde nytta och implicit holistisk nyttofrekvens av objekt genom användare beter beteende och genetisk algoritm, och framkalla attributets vikt genom genetisk algoritm, och bygga en multi-attribute nyttofunktion. De experimentella resultaten på klädrekommendationen visar att den föreslagna metoden är överlägsen nuvarande bruksbaserade metoder på noggrannhet, tillfredsställelse, användbarhet och tidsutgift. Nyckelord-rekommenderat system; multi-attribute verktyg; implicit verktyg; genetisk algoritm; beter beteende Rekommendera system kan hjälpa kunderna att söka efter de produkter som de gillar i e-handel sammanhang. Verktygsbaserade recommender system kan extrahera beslutsfattarens nyttofunktion, och beräkna nyttan av varje objekt, och rekommendera hög användbarhet objekt till användarna [1, 2]. Verktygsbaserade recommender-system kan förbättra klassificeringen sparhet, nya objekt, nya användare problem som samarbetsfiltrering recommender teknik möter [3], och det överträffar de traditionella innehållsbaserade recommender-system [1]. Den centrala tekniken för verktygsbaserade recommender system är att bygga nyttofunktion. Mycket nyttofunktion är baserad på multi-attribute nyttoteori (MAUT). En kund gör köpbeslut baserat på flera beslut attribut av produkter. MAUT använder multi-attribute verktygsfunktionen för att modellera kundernas preferenser, och maximera nyttofunktionen för att leta efter det bästa beslutet på grundval av multi-criteria. Vissa användbara funktion extraktion tekniker kan komma till hög beslutsnoggrannhet, såsom enkel multi-attribut rating teknik utnyttjar leden (SMARKER), radial bas funktionsnätverk (RBFN) [4], regressionsanalys [5, 6], och neurala nätverk. Dessa metoder kräver dock användarklassificering och ökad användarinsats. Detta papper utformar en verktygsfunktion extraktion teknik som är baserad på MAUT och använda implicit verktyg från användare beter beteende data [7] och genetisk algoritm (GA) [8, 9], och som kallas IU-GA. Ett verktygsbaserat recommender system föreslås baserat på IU-GA som kan klassificera objektdata baserat på centrala objekt attribut, och beräkna nyttan av objekt med användaren föredrar attribut och rekommendera top-N verktygsobjekt till användaren. I detta avsnitt introduceras i korthet verktygsbaserade recommender-system, MAUT och implicita metoder för att framkalla nytta. Verktygsbaserade rekommendationssystem ger rekommendationer baserade på beräkningen av nyttan av varje objekt för användaren. Verktygsbaserade recommender tekniker framkalla multi-attribute nyttofunktion baserat på objekthastigheter som användaren erbjuder för att beskriva användarens preferenser, och tillämpa nyttofunktionen för att beräkna objekt verktyg för användaren [3]. Verktygsbaserade rekommendationer har inte några problem med samverkande filtrering rekommenderar teknik, såsom kallstart, gleshet, och höga dimensioner. Men verktygsbaserade recommender system ansikte framkallar nyttofunktion för varje användare, vilket kräver anmärkningsvärd börda av interaktion. Flera verktygsbaserade recommender system har utvecklats baserat på användarbetyg för objekt [4] [5] [6] 10, 11]. De är baserade på MAUT och kräver betydande användarinsatser. Så, modellering verktygsfunktion med lite användaransträngning är en kritisk fråga i utformningen av verktygsbaserade recommender system. MAUT är en kvantitativ och systematisk metod för att beskriva hur man fattar beslut. MAUT kan modellera användarens beslutsfattande med flera beroende mål på grundval av osäkerhet och preferensanalys. En MAU-funktion baserad på MAUT kan i allmänhet representeras av: International Conference on Mechatronics, Electronic, Industrial and Control Engineering (MEIC 2015)
Utvecklingen av ett nyttobaserat rekommendationssystem för att hantera klädrekommendationer presenteras i REF.
Utility-based Recommender Systems Using Implicit Utility and Genetic Algorithm
{'venue': 'ICM 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}