Den ökade Internethandeln har stimulerat användningen av samarbetsfiltreringsalgoritmer (CF) som rekommenderade system. Sådana system häver ålder kunskap om kända preferenser för flera användare att rekommendera objekt av intresse för andra användare. CF-metoder har utnyttjats för att ge rekommendationer om sådant som webbsidor, filmer, böcker och leksaker. Forskare har föreslagit och utvärderat många metoder för att ta fram rekommendationer. Vi beskriver och utvärderar en ny metod som kallas personlighetsdiagnos (PD). Med tanke på en användares preferenser för vissa objekt, beräknar vi sannolikheten att han eller hon är av samma "personlighet typ" som andra användare, och, i TUM, sannolikheten att han eller hon kommer att gilla nya objekt. PD behåller några av de positiva effekterna av traditionella likhetsviktande tekniker i det att alla data förs att bära på varje förutsägelse och nya data kan läggas enkelt och gradvis. Dessutom har PD en elak probabilistisk tolkning, som kan utnyttjas för att rättfärdiga, förklara och öka resultaten. Vi rapporterar empiriska resultat på EachMovies databas över filmbetyg, och på användarprofildata som samlats in från CiteSeer digitala bibliotek för datavetenskap forskningsrapporter. Den prob abilistiska ramen stöder naturligtvis en mängd olika beskrivande mätningar, i synnerhet vi anser tillämpligheten av ett värde av informa tion (Vol) beräkning. Målet med samarbetsfiltrering (CF) är att förutsäga en användares preferenser, som kallas den aktiva användaren, baserat på en grupp användares preferenser. Till exempel, med tanke på den aktiva användarens betyg för flera filmer och en databas över andra användares betyg, förutser systemet hur den aktiva användaren skulle betygsätta osedda filmer. Nyckelidén är att den aktiva användaren kommer att föredra de objekt som likasinnade människor föredrar, eller ens att olika människor inte föredrar. Effektiviteten av någon CF algoritm är slutligen predikat på den underliggande antagandet att mänskliga preferenser är korrelerade-om de inte var, då informerade förutsägelser skulle inte vara möjligt. Det verkar inte finnas något syndfullt, självklart sätt att förutsäga preferenser, inte heller att utvärdera effektiviteten, och många olika algoritmer och utvärderingskriterier har föreslagits och testats. De flesta jämförelser hittills har varit empiriska eller kvalitativa till sin natur
Ett annat nytt papper använder en probabilistisk metod som kallas "personlighetsdiagnos" (PD) REF, och ger bättre noggrannhet än Pearson.
Collaborative Filtering by Personality Diagnosis: A Hybrid Memory- and Model-Based Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}