Samverkansfiltrering har studerats ingående i samband med bedömningsprognoser. Men industriella recommender system syftar ofta till att förutsäga några saker av omedelbar intresse för användaren, typiskt produkter som (s) han sannolikt kommer att köpa inom en nära framtid. I en samverkande filtreringsinställning kan förutsägelsen baseras på användarens köphistorik snarare än betygsinformation, som kan vara opålitlig eller otillgänglig. I detta dokument presenterar vi en experimentell utvärdering av olika samverkande filtreringsalgoritmer på en verklig datauppsättning av inköp historia från kunder i en butik av en fransk hem förbättring och byggförnödenheter kedja. Dessa experiment är en del av utvecklingen av en prototyp rekommenderar system för säljare i butiken. Vi visar hur olika inställningar för träning och tillämpning av modellerna samt införandet av domänkunskap dramatiskt kan påverka både de absoluta och relativa prestationerna hos de olika algoritmerna. Såvitt vi vet har påverkan av dessa parametrar på kvaliteten på prognoserna för recommender-system sällan rapporterats i litteraturen.
En nyare fallstudie av Pradel et al. REF utvärderade experimentellt olika CF-algoritmer på en datauppsättning av en fransk hemförbättrings- och byggförsörjningskedja.
A case study in a recommender system based on purchase data
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}