Rekommenderar system (RS) syftar till att förutsäga objekt eller betyg på objekt som användaren är intresserad av. Samarbetande filteralgoritmer (CF) såsom användar- och objektbaserade metoder är de dominerande tekniker som tillämpas i RS-algoritmer. För att förbättra rekommendationens kvalitet har metadata som innehållsinformation för objekt vanligtvis använts som ytterligare kunskap. Med den ökande populariteten av samverkande taggningssystem, taggar kan vara intressant och användbar information för att förbättra RS algoritmer. Till skillnad från attribut som är "globala" beskrivningar av objekt, taggar är "lokala" beskrivningar av objekt som ges av användarna. Såvitt vi vet har det inte gjorts någon tidigare studie på tagaware RS. I detta dokument föreslår vi en generisk metod som gör det möjligt att integrera taggar i standard CF-algoritmer, genom att reducera de tredimensionella korrelationerna till tre tvådimensionella korrelationer och sedan tillämpa en fusionsmetod för att åter associera dessa korrelationer. Dessutom undersöker vi effekten av att införliva taggar information till olika CF algoritmer. Empiriska utvärderingar av tre CF-algoritmer med realtidsdata visar att införandet av taggar i vårt föreslagna tillvägagångssätt ger lovande och betydande resultat.
Tso-Sutter m.fl. I REF föreslogs en generisk metod som innehåller tagginformation för att beräkna viktade villkorliga probabilistiska relationer mellan användare och produkter.
Tag-aware recommender systems by fusion of collaborative filtering algorithms
{'venue': "SAC '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}