Vi föreslår en ny användarcentrerad rekommendationsmodell, "Immersive Rekommendation", som införlivar plattformsoberoende och olika personliga digitala spår i rekommendationer. Vår kontextmedvetna temamodellering algoritm profilerar systematiskt användarnas intressen baserat på deras spår från olika sammanhang, och vår hybridrekommendationalgoritm ger högkvalitativa rekommendationer genom att sammanställa användarnas personliga profiler, objektprofiler och befintliga betyg. I detta arbete riktar vi oss specifikt till personliga nyheter och lokala rekommendationer för deras nytta och samhälleliga betydelse. Vi utvärderade modellen med en storskalig offline utvärdering som utnyttjar användarnas offentliga Twitter-spår. Dessutom gjorde vi en direkt utvärdering av modellens rekommendationer i en 33-participant studie med Twitter, Facebook och e-postspår. I båda fallen visade den föreslagna modellen på betydande förbättringar jämfört med de senaste algoritmerna, vilket tyder på värdet av att använda denna nya användarcentrerade rekommendationsmodell för att förbättra rekommendationskvaliteten, även i situationer med kallstart.
Hsieh m.fl. I REF föreslås en användarcentrerad rekommendationsmodell som tar hänsyn till både innehållsinformation och användarsociala relationer.
Immersive Recommendation: News and Event Recommendations Using Personal Digital Traces
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}