Det är svårt att välja platser att gå från ett oändligt antal alternativ för vissa specifika omständigheter. Rekommendationssystem är tänkta att hjälpa oss att hantera dessa frågor och fatta beslut som är mer lämpliga. Syftet med denna studie är att rekommendera nya platser för användare enligt deras preferenser. I detta syfte föreslås en modell för hybridrekommendationer för att integrera användarbaserad och objektbaserad filtrering, innehållsbaserad filtrering tillsammans med kontextuell information för att undanröja nackdelarna med varje metod. Dessutom, under vilka särskilda omständigheter användaren kommer att gilla en specifik plats förutspås för varje användar-venue par. Dessutom bestäms tröskelvärden som avgör användarens gillande av en plats separat för varje användare. Resultaten utvärderas med både offline-experiment (precision, recall, F-1 score) och en användarstudie. Både den experimentella utvärderingen med en verklig datauppsättning och en användarstudie av det föreslagna systemet visade en förbättring av baslinjemetoderna.
Bozanta och Kutlu REF, beskriva en hybrid rekommendation system som kombinerar samarbetsfiltrering och innehållsbaserad filtrering tillsammans med kontextuell information som vädret eller säsongen för året.
Developing a Contextually Personalized Hybrid Recommender System
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}