Rekommendationer som utnyttjar olika indatakällor har börjat sprida sig i litteraturen, men det saknas fortfarande en explicit studie av effekten av kombinationen av heterogena indata. Å andra sidan finns det i detta sammanhang sidor som rekommenderar kvalitet som kräver ytterligare karakterisering och metodisk forskning - en lucka som erkänns på området. Vi presenterar en jämförande studie om vilket inflytande olika typer av information som finns i de sociala systemen har på punktrekommendation. Syftet är att identifiera vilka källor av användarintresse bevis -taggar, sociala kontakter, och användar-objekt interaktion data-är mer effektiva för att uppnå användbara rekommendationer, och i vilken aspekt, vi utvärderar ett antal innehållsbaserade, samarbetsfiltrering, och sociala rekommendationer på tre datauppsättningar som erhållits från Delicious, Last.fm, och MovieLens. Syftet är att avgöra om och hur en kombination av sådana informationskällor kan öka jämfört med individuella rekommendationsstrategier, och vi utökar den gemensamma precisionsorienterad utvärderingspraxis med olika mått för att mäta ytterligare rekommendationskvalitetsdimensioner, nämligen täckning, mångfald, nyhet, överlappning och relativ mångfald mellan rangordnade rekommendationer. Vi rapporterar empiriska observationer som visar att utnyttjandet av taggning information av innehållsbaserade rekommenderare ger hög täckning och nyhet, och kombinerar sociala nätverk och samarbetsfiltrering information av hybrid rekommenderare resulterar i hög noggrannhet och mångfald. Detta, tillsammans med det faktum att rekommendationslistor från de utvärderade tillvägagångssätten hade låg överlappning och relativa mångfald värden mellan dem, ger insikter om att meta-hybrid rekommenderare som kombinerar ovanstående strategier kan ge värdefulla, balanserade objekt förslag när det gäller prestanda och icke-prestandamått.
Dessutom lade de fram en jämförande studie om vilket inflytande olika typer av information som finns i sociala system har på punktrekommendation REF.
A comparative study of heterogeneous item recommendations in social systems
{'venue': 'Inf. Sci', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}