Recommender Systems community ägnar allt större uppmärksamhet åt nyhet och mångfald som nyckelegenskaper bortom exakthet i verkliga rekommendationsscenarier. Trots det ökade intresset och arbetet med ämnet under de senaste åren anser vi att det fortfarande återstår att konsolidera en tydlig gemensam metodologisk och begreppsmässig grund för utvärderingen av dessa dimensioner. Olika utvärderingsmått har rapporterats i litteraturen, men den exakta relationen, distinktionen eller ekvivalensen mellan dem har inte uttryckligen studerats. Dessutom saknar de mätvärden som hittills rapporterats viktiga egenskaper, såsom att ta hänsyn till rangordningen av rekommenderade poster, eller om objekten är relevanta eller inte, vid bedömningen av rekommendationernas nyhet och mångfald. Vi presenterar en formell ram för definitionen av nya och mångfaldsmått som förenar och generaliserar flera state of the art metrics. Vi identifierar tre grundläggande grundbegrepp på rötterna till nyhet och mångfald: val, upptäckt och relevans, som ramen bygger på. Objekt rang och relevans introduceras genom en probabilistisk rekommendation surfa modell, bygger på samma tre grundläggande begrepp. Baserat på kombinationen av markelement, och antaganden av bläddring modell, olika mätvärden och varianter utvecklas. Vi rapporterar experimentella observationer som validerar och illustrerar egenskaperna hos de föreslagna mätvärdena.
Frågan om att utvärdera nyheten och mångfalden av rekommendationer har också tagits upp i Ref.
Rank and relevance in novelty and diversity metrics for recommender systems
{'venue': "RecSys '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}