Samverkansfiltrering är en av de mest använda tillvägagångssätten i rekommendationssystem som förutsäger användarnas preferenser genom att lära sig tidigare användarobjektsrelationer. Under de senaste åren har objektorienterade samarbetsfiltreringsmetoder kommit i fokus eftersom de är mer skalbara jämfört med användarorienterade metoder. Objektorienterade metoder upptäcker objektrelationer från träningsdata och använder dessa relationer för att beräkna förutsägelser. I detta dokument föreslår vi en ny objektorienterad algoritm, Random Walk Recommender, som först drar slutsatsen övergångssannolikhet mellan objekt baserat på deras likheter och modeller ändlig längd slumpmässiga promenader på objektutrymmet för att beräkna förutsägelser. Denna metod är särskilt användbar när träningsdata är mindre än riklig, nämligen när typiska likhetsåtgärder misslyckas med att fånga faktiska samband mellan objekt. Bortsett från den föreslagna prognosalgoritmen kan den slutliga sannolikhetsmatrisen för övergång som beräknas i ett av de mellanliggande stegen användas som en objektliknande matris i typiska objektorienterade metoder. Därför föreslås i detta dokument en metod för att öka likheten matriser under glesa data också. Experiment på MovieLens data visar att Random Walk Recommender algoritm överträffar två andra objektorienterade metoder i olika gleshetsnivåer samtidigt som de har den bästa prestandaskillnaden i glesa datauppsättningar.
Yildirim och Krishnamoorthy REF föreslog en objektorienterad algoritm som innebär övergångssannolikhet mellan poster baserat på deras likheter.
A random walk method for alleviating the sparsity problem in collaborative filtering
{'venue': "RecSys '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}