I tidningen studeras Long Tail problemet med recommender system när många objekt i Long Tail har bara få betyg, vilket gör det svårt att använda dem i recommender system. Den metod som presenteras i papperet delar upp hela objektet i huvudet och svansen delar och kluster endast svansen objekt. Därefter baseras rekommendationerna för de sista posterna på kreditbetygen i dessa kluster och för huvudposterna på de enskilda posternas betyg. Om sådan partition och klusterering görs på rätt sätt, visar vi att detta minskar rekommendationens felfrekvenser för de slutna objekten, samtidigt som man bibehåller en rimlig beräkningsprestanda.
För att lösa detta problem, författarna i REF partition hela objektet inställd i huvud och svans delar och kluster objekten i svansen.
The long tail of recommender systems and how to leverage it
{'venue': "RecSys '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}