Traditionella rekommendationssystem ger rekommendationer baserade enbart på kundens tidigare köp, produktklassificeringar och demografiska data utan att beakta lönsamheten de poster som rekommenderas. I detta arbete studerar vi frågan om hur en leverantör direkt kan införliva lönsamheten av objekt i sin rekommendation för att maximera sin förväntade vinst samtidigt som de ger korrekta rekommendationer. Vårt tillvägagångssätt använder utdata från alla traditionella recommender system och justera dem efter objektvinster. Vårt tillvägagångssätt är parameteriserat så att säljaren kan kontrollera hur mycket rekommendationen med vinst kan avvika från den traditionella rekommendationen. Vi studerar vår strategi under två inställningar och visar att den uppnår cirka 22% mer vinst än traditionella rekommendationer.
REF teoretiskt analysera en recommender system försöker maximera sin egen förväntade nytta.
Maximizing profit using recommender systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}