Abstract Predicting personlig sekventiellt beteende är en viktig uppgift för recommender system. För att förutsäga användaråtgärder såsom nästa produkt att köpa, film att titta på, eller plats att besöka, är det viktigt att ta hänsyn till både långsiktiga användarpreferenser och sekventiella mönster (dvs. kortsiktig dynamik). Matrix Factorization och Markov Chain metoder har framgått som två separata men kraftfulla paradigm för modellering av de två respektive. Kombinera dessa idéer har lett till enhetliga metoder som tillgodoser långsiktig och kortsiktig dynamik samtidigt genom att modellera pairwise user-item och objekt-punktinteraktioner. Trots framgången med sådana metoder för att hantera täta data, utmanas de av gleshetsfrågor, som är vanliga i verkliga dataset. Under de senaste åren har likhetsbaserade metoder föreslagits för (sekventiellt okunniga) rekommendationer med lovande resultat på glesa datauppsättningar. I det här dokumentet föreslår vi att sådana metoder slås samman med Markov Chains för att göra personliga sekventiella rekommendationer. Vi utvärderar vår metod, Fossil, på en mängd stora, verkliga datauppsättningar. Vi visar kvantitativt att Fossil överträffar alternativa algoritmer, särskilt på glesa datauppsättningar, och kvalitativt att det fångar personlig dynamik och kan ge meningsfulla rekommendationer.
Efter denna tråd, Han och McAuley Ref smälte likhet-baserade metoder med Markov Chain metoder för att behandla glesa verkliga datauppsättningar med sekventiell dynamik.
Fusing Similarity Models with Markov Chains for Sparse Sequential Recommendation
{'venue': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}