Abstract Tillhandahållande av personliga rekommendationer till användare kräver korrekt modellering av deras intressen och behov. I detta arbete föreslås en allmän ram och särskilda metoder för att förbättra noggrannheten hos användarmodellering i rekommenderade system genom att importera och integrera data som samlats in av andra rekommenderade system. En sådan process definieras som medling i användarmodeller. I arbetet diskuteras detaljerna i en sådan generisk medlingsram för användarmodellering. Den ger en generisk modell för datarepresentation, visar att den är förenlig med befintliga rekommendationstekniker och diskuterar de allmänna stegen i medlingen. I synnerhet presenteras fyra huvudtyper av medling: korsanvändande, korshänvisningar, korskontext och korsrepresentation. Slutligen rapporterar arbetet om tillämpningen av medlingsramen och illustrerar den med praktiska medlingsscenarier. Utvärderingar av dessa scenarier visar de potentiella fördelarna med att använda modellering av dataförmedling, eftersom det under vissa förhållanden gör det möjligt att förbättra kvaliteten på de rekommendationer som ges till användarna.
I REF integration av användarmodeller görs via en användarmodell medlare, som importerar användarmodeller som samlats in av en grupp av personaliseringssystem.
Mediation of user models for enhanced personalization in recommender systems
{'venue': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'journal': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}