Sammanhangsmedvetna rekommendationssystem (CARS) anpassar rekommendationerna till den specifika situation där produkterna kommer att konsumeras. I denna artikel presenterar vi en ny contextaware rekommendationsalgoritm som utökar Matrix Factorization. Vi modellerar samspelet mellan kontextuella faktorer och objektklassificeringar som introducerar ytterligare modellparametrar. De utförda experimenten visar att den föreslagna lösningen ger jämförbara resultat med de bästa, toppmoderna och mer komplexa tillvägagångssätten. Den föreslagna lösningen har fördelen av mindre beräkningskostnader och ger möjlighet att vid olika granulariteter representera samspelet mellan sammanhang och poster. Vi har utnyttjat den föreslagna modellen i två rekommendationstillämpningar: platser av intresse och musik.
Baltrunas m.fl. REF extend Matrix Factorization genom att modellera samspelet mellan kontextuella faktorer med objektbehörigheter och presenterade en ny kontext-medveten rekommendationsalgoritm.
Matrix factorization techniques for context aware recommendation
{'venue': "RecSys '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}