Rekommenderar system använder data om tidigare användare preferenser för att förutsäga möjliga framtida gillar och intressen. En viktig utmaning är att även om de mest användbara individuella rekommendationer finns bland olika nisch objekt, de mest tillförlitliga exakta resultaten uppnås med metoder som rekommenderar objekt baserade på användare eller objekt likhet. I detta dokument introducerar vi en ny algoritm specifikt för att ta itu med utmaningen med mångfald och visa hur den kan användas för att lösa detta uppenbara dilemma när den kombineras i en elegant hybrid med en precisionsfokuserad algoritm. Genom att justera hybriden på lämpligt sätt kan vi få, utan att förlita oss på semantisk eller kontextspecifik information, samtidiga vinster i både noggrannhet och mångfald av rekommendationer. Informationsfiltrering Recommender systems  med hybridalgoritmer Gettting vad du vill, som ordspråket säger, är lätt: den hårda delen är att räkna ut vad det är som du vill ha i första hand [1]. Medan informationsfiltrering verktyg som sökmotorer normalt kräver användaren att ange i förväg vad de letar efter [2, 3, 4, 5], denna utmaning att identifiera användarnas behov är domänen för recommender system [5, 6, 7, 8], som försöker förutse framtida gillar och intressen genom gruvdata om tidigare användaraktiviteter. Många olika rekommendationstekniker har utvecklats, inklusive samarbetsfiltrering [6, 9], innehållsbaserad analys [10], spektralanalys [11, 12], latent semantiska modeller och Dirichlet tilldelning [13, 14], och iterativ självkonsistent förfining [15, 16, 17]. Vad de flesta har gemensamt är att de bygger på likhet, antingen av användare eller objekt eller båda: till exempel, e-handel webbplatser som Amazon.com använder överlappningen mellan kundernas tidigare inköp och surfning aktivitet att rekommendera produkter [18, 19], medan TiVo digitala videosystem rekommenderar TV-program och filmer på grundval av korrelationer i användarnas visningsmönster och betyg [20]. Risken för en sådan strategi är att, med rekommendationer baserade på överlappning snarare än skillnad, fler och fler användare kommer att utsättas för ett smalare band av populära objekt, medan nischer som kan vara mycket relevanta kommer att förbises. Fokus på likhet förstärks av de mätvärden som används för att bedöma rekommendationens prestanda. En typisk jämförelsemetod är att beakta en algoritms noggrannhet i att reproducera kända användarutlåtanden som har tagits bort från en testdatauppsättning. En korrekt rekommendation är dock inte nödvändigtvis en användbar: verkligt värde finns i förmågan att föreslå objekt användare skulle inte lätt upptäcka för sig själva, det vill säga i nyheten och mångfalden av rekommendation [21]. Trots detta fokuserar de flesta studier av rekommenderade system på noggrannhet som den enda viktiga faktorn (t.ex. Netflixpriset [22] utmanade forskare att öka noggrannheten utan hänvisning till nyheter eller individualisering av resultat). När diversifiering behandlas är det vanligtvis som ett komplement till den huvudsakliga rekommendationsprocessen, baserat på restriktiva egenskaper som semantisk eller annan kontextspecifik information [23, 24]. Den tydliga oron är att en algoritm som fokuserar alltför starkt på mångfald snarare än likhet sätter noggrannheten i riskzonen. Vårt huvudsakliga fokus i detta dokument är att visa att detta uppenbara dilemma faktiskt kan lösas genom en lämplig kombination av noggrannhets- och mångfaldsinriktade metoder. Vi börjar med att införa en "värmespridande" algoritm som utformats specifikt för att möta utmaningen av mångfald, med stor framgång både på att söka nya objekt och på att förbättra personaliseringen av individuella användarrekommendationer. Vi visar hur denna algoritm kan kopplas ihop i en mycket effektiv hybrid med en diffusionsbaserad rekommendationsmetod som nyligen införts av vår grupp [25]. Med hjälp av tre olika datauppsättningar från tre olika samhällen använder vi en kombination av noggrannhets- och mångfaldsrelaterade mått för att utföra en detaljerad studie av rekommendationsprestanda och en jämförelse med välkända metoder. Vi visar att hybridalgoritmen inte bara överträffar andra metoder utan att den, utan att förlita sig på någon semantisk eller kontextspecifik information, kan ställas in för att uppnå betydande och samtidiga vinster i både noggrannhet och mångfald av rekommendationer. Rekommendationsförfarande. Eftersom explicita betyg inte alltid är tillgängliga [26], de algoritmer som studeras i detta papper väljs att arbeta med mycket enkla inmatningsdata: u-användare, o objekt, och en uppsättning länkar mellan de två som motsvarar de objekt som samlats in av vissa användare (mer explicita preferensindikatorer kan lätt mappas till denna "unary" form, även om förlora information i processen, medan omvänt är inte så). Dessa länkar kan representeras av en o × u adjacency-matris A där aαi = 1 om objekt α samlas in av användaren i och aαi = 0 annars (genom detta papper använder vi grekiska respektive latinska bokstäver för objekt- och användarrelaterade index). Alternativt kan vi visualisera data som ett bipartit användarobjekt nätverk med u + o noder, där graden av objekt och användarnoder, kα och ki, representerar respektive antalet användare som har samlat objekt α och antalet objekt som samlats in av användaren i. Rekommendationspoäng beräknas för varje användare och vart och ett av deras osamlade objekt, vilket gör det möjligt att bygga en sorterad rekommendationslista med de mest rekommenderade objekten högst upp. Olika algoritmer genererar olika objekt poäng och därmed olika ranking. Algoritmer. Den värmespridningsalgoritm (HeatS) som introduceras här använder en process som är jämförbar med värmespridning över användarobjektets nätverk. Detta kan relateras till tidigare arbete med hjälp av en "värmeledning" algoritm för att generera rekommendationer [27, 28], men med vissa viktiga skillnader. Den tidigare algoritmen fungerar på ett objekt-objekt-nätverk härlett från en explicit betygsstruktur, som tvättar bort information om nyhet eller popularitet av objekt och följaktligen begränsar algoritmen till att överväga frågor om noggrannhet och inte mångfald. Algoritmen kräver också flera iterationer för att konvergera till ett stabilt tillstånd. HeatS kräver däremot inte mer än unary data, och genererar effektiva rekommendationer i ett enda pass. HeatS fungerar genom att tilldela objekt en initial nivå av "resurs" som betecknas av vektorn f (där f β är resursen besatt av objektet β), och sedan omfördela den via omvandlingenf = W H f, där är en rad-normaliserad o × o matris som representerar en diskret analogi av en värmespridningsprocess. Rekommendationer för en viss användare i erhålls genom att ställa in den ursprungliga resursvektorn f i i enlighet med de objekt som användaren redan har samlat in, det vill säga genom att ställa in f i β = a βi. Den resulterande rekommendationslistan över osamlade objekt sorteras sedan enligt tof HeatS är en variant på en tidigare probabilistisk spridningsalgoritm (ProbS) som introduceras av vår grupp [25], som omfördelar resursen på ett sätt som liknar en slumpmässig gångprocess. Medan HeatS använder en radnormaliserad övergångsmatris, den av ProbS är kolonn-normaliserade, med resurs omfördelning och resulterande objekt poäng sedan ges byf = W P f = (W H ) T f. En visuell representation av resursen spridning processer ProbS och HeatS ges i bild. 1 : i ProbS (a-c) den ursprungliga resursen placeras på objekt först jämnt fördelade bland angränsande användare, och sedan jämnt omfördelas tillbaka till dessa användares angränsande objekt. I kontrast HeatS (d-f) omfördelar resursen via ett medelvärde förfarande, med användare som får en resursnivå som motsvarar den genomsnittliga mängd som deras angränsande objekt äger, och objekt sedan får tillbaka medelvärdet av deras angränsande användares resursnivåer. (Observera att i ProbS totala resursnivåer förblir konstant, medan i HeatS är detta inte så.) På grund av den gleshet i verkliga datauppsättningar, dessa "fysiska" beskrivningar av algoritmerna visar sig vara mer beräkningseffektiva i praktiken än att konstruera och använda övergångsmatriserna W P och W H. För att ge en jämförelsepunkt använder vi oss också av två välkända metoder i den rekommenderade systemlitteraturen. Global ranking (Grank) rekommenderar objekt efter deras totala popularitet, sortera dem efter deras grad kα i fallande ordning. Medan beräknings billigt, GRank är inte personlig (förutom uteslutande av olika redan insamlade objekt) och i de flesta fall fungerar det dåligt. En mycket effektivare metod är användarlikhet (USim), en välkänd och allmänt använd teknik som rekommenderar objekt som ofta samlas in av en viss användares "smakkamrater" [8]. Smaken överlappar mellan användare i och j mäts med cosinuslikheten, och om användaren i ännu inte har samlat objektet α, ges dess rekommendationspoäng genom att den slutliga rekommendationslistan för användaren i sorteras enligt vαi i fallande ordning. Hybridmetoder. Ett grundläggande men mycket allmänt sätt att skapa hybridalgoritmer är att använda viktad linjär aggregering [23] : om metoderna X och Y rapporterar poäng på xα respektive yα, då kan en hybridpoäng för objekt α ges genom att normaliseringarna tar upp det faktum att olika metoder kan producera poäng på mycket olika skalor. Genom att variera parametern λ  med [0, 1] kan vi ställa in hybriden X+Y för att gynna egenskaperna hos den ena eller den andra metoden. Även om det är lätt att genomföra, har detta tillvägagångssätt nackdelen att kräva två oberoende rekommendationsberäkningar, vilket ökar beräkningskostnaden. HeatS och ProbS är dock redan i grunden kopplade, med deras rekommendationsprocesser bestäms av olika normaliseringar av samma underliggande matris (i själva verket deras övergångsmatriser är införlivandet av varandra). En mycket mer elegant hybrid kan alltså uppnås genom att införliva hybridiseringsparametern λ i övergångsmatrisens normalisering: där λ = 0 ger oss den rena HeatS-algoritmen, och λ = 1 ger oss ren ProbS (andra hybridformer är möjliga men ger sämre prestanda: Bild. S1 av stödjande information [SI] ger en jämförelse av de olika alternativen. I motsats till Eq. 5, denna HeatS+ProbS hybrid har en beräknings komplexitet order inte större än ProbS eller HeatS ensam. Observera att även om λ i det nuvarande verket har ett universellt värde, finns det i princip ingen anledning till varför vi inte kan använda olika värden för varje enskild målanvändare. Dataset.Tre olika dataset (tabell 1) användes för att testa ovanstående algoritmer, olika både i ämne (filmer, musik och internet bokmärken) och i kvantitativa aspekter såsom användar/objekt förhållande och länk gleshet. Den första (Netflix ) är en slumpmässigt utvald delmängd av den enorma datauppsättning som tillhandahålls för Netflix-priset [22], medan de andra två (RYM och Delicious) erhölls genom att ladda ner allmänt tillgängliga data från musikbetyg webbplats RateYourMusic.com och sociala bokmärke webbplats Delicious.com (att ta hand om anonymisera användarens identitet i processen). Medan Delicious data är naturligt unary (en användare har antingen samlat en webblänk eller inte), rå Netflix och RYM data innehåller explicita betyg på en 5-stjärniga skala. En grovgraining förfarande användes därför för att omvandla dessa till unary form: ett objekt anses samlas in av en användare endast om den givna betyg är 3 eller mer. Datauppsättningarnas noggrannhet (definierad som antalet länkar dividerat med det totala antalet möjliga användarobjektpar) mäts i förhållande till dessa grovkorniga anslutningar. Resultatmått för rekommendationer. För att testa en rekommendationsmetod på en datauppsättning tar vi bort slumpvis 10% av länkarna och tillämpar algoritmen på resten för att ta fram en rekommendationslista för varje användare. Vi använder sedan fyra olika mätvärden, två för att mäta noggrannhet i återvinning av raderade länkar (A) och två för att mäta rekommendationsmångfald (D): (A1) Återhämtning av raderade länkar, r. En korrekt metod kommer tydligt att ranka föredragna objekt mer än ogillade. Om man antar att användares insamlade objekt verkligen är att föredra, bör borttagna länkar rankas högre i genomsnitt än de andra osamlade objekten. Så, om osamlat objekt α listas på plats p för användare i, bör den relativa rangen rαi = p/(o − k) vara mindre om α är en borttagen länk (där objekt från platser p1 till p2 har samma poäng, vilket händer ofta i praktiken, vi ger dem alla samma relativa rankning, Genomsnitt över alla borttagna länkar vi får en kvantitet, r, så att ju mindre dess värde, desto högre metod förmåga att återställa borttagna länkar. (A2) Precision och återställningsförbättring, eP (L) och eR(L). Eftersom verkliga användare vanligtvis endast betraktar den översta delen av rekommendationslistan, kan en mer praktisk åtgärd vara att överväga di(L), antalet användare i's borttagna länkar som finns på de översta L-platserna. Beroende på vår oro, kan vi vara intresserade av antingen hur många av dessa topp L platser är upptagna av raderade länkar, eller hur många av användarens Di raderade länkar har återfunnits på detta sätt. I genomsnitt dessa nyckeltal di(L)/L och di(L)/Di över alla användare med minst en borttagen länk, får vi den genomsnittliga precisionen och återkallandet, P (L) och R(L), av rekommendationsprocessen [21, 29]. Ett ännu bättre perspektiv kan ges genom att man beaktar dessa värden i förhållande till precisionen och återkallandet av slumpmässiga rekommendationer, P rand (L) och R rand (L). Om användaren i har totalt Di borttagna länkar, då P i rand (L) = Di/(o − ki) Di/o (sedan i allmänhet o  på ki) och därmed i genomsnitt över alla användare, P rand (L) = D/(ou), där D är det totala antalet borttagna länkar. Däremot är det genomsnittliga antalet borttagna länkar på de översta L-platserna LDi/(o − ki) LDi/o och så R rand (L) = L/o. Från detta kan vi definiera precision och återkalla förbättring, Resultat för återkallande ges i SI (Figs. S2 och S3), men liknar till sin karaktär de som visas här för precision. (D1) Personlighet, h(L). Vårt första mått av mångfald tar hänsyn till att olika användares rekommendationslistor är unika, det vill säga mångfald mellan användare. Eftersom två användare i och j, skillnaden mellan deras rekommendationslistor kan mätas med inter-list avstånd, där qij (L) är antalet gemensamma objekt i de övre L platser i båda listorna: identiska listor har hij (L) = 0 medan helt olika listor har hij (L) = 1. Genomsnitt Hij (L) över alla par av användare med minst en borttagen länk vi får medelavståndet h (L), för vilka större eller mindre värden innebär respektive större eller mindre personalisering av användarnas rekommendationslistor. (D2) Överraskande/novelt, I(L). Den andra typen av mångfald gäller den förmåga som rekommenderas systemet för att generera nya och oväntade resultat-att föreslå objekt en användare är osannolikt att redan veta om. För att mäta detta använder vi självinformation eller "överraskning" [30] av rekommenderade objekt, som mäter det oväntade i ett objekt i förhållande till dess globala popularitet. Med tanke på ett objekt α, den chans en slumpmässigt vald användare har samlat det ges av kα/u och därmed dess självinformation är Iα = log 2 (u/kα). Från detta kan vi beräkna den genomsnittliga självinformation Ii(L) av varje användares topp L objekt, och genomsnitt över alla användare med minst en borttagen länk vi få den genomsnittliga top-L surprisal I(L). Observera att till skillnad från mätvärdena för noggrannhet, skulle de mångfaldsrelaterade åtgärderna kunna beräknas över alla användare oavsett om de har raderat länkar eller inte, men de slutliga resultaten skiljer sig inte nämnvärt. Där mätvärdena är beroende av L, resulterar olika val i förändringar i de exakta talen, men relativa prestandaskillnader mellan metoder förblir oförändrade så länge som L O. Utökade resultat finns i SI (Fig.  S4 och S5) ; ett värde på L = 20 valdes för de resultat som visas här för att återspegla den sannolika längden på en praktisk rekommendationslista. Enskilda algoritmer. En sammanfattning av de viktigaste resultaten för alla algoritmer, mätvärden och datauppsättningar ges i tabell 2. ProbS är konsekvent den starkaste modellen med avseende på noggrannhet, med USim en nära sekund, medan både GRank och HeatS presterar betydligt sämre (den senare rapportering särskilt dålig prestanda med avseende på precisionsförbättring). I motsats till diversity metrics HeatS är den överlägset starkaste artisten: ProbS har viss framgång när det gäller personalisering, men tillsammans med USim och GRank presterar svagt när det gäller surprisal (novelty). Att GRank har någon personalisering alls (h(L) > 0) härrör endast från det faktum att det inte rekommenderar objekt som redan samlats in, och olika användare har samlat olika objekt. Skillnaden i GRanks performance mellan Netflix, RYM och Delicious kan tillskrivas "blockbuster" fenomenet som är vanligt i filmer, mycket mindre så med musik och webblänkar: de 20 mest populära objekten i Netflix är vardera samlas in av i genomsnitt 31,7 % av användarna, medan för RYM siffran är 7,2 % och för Delicious endast 5,6 %. De motsatta föreställningarna av ProbS och HeatS-den tidigare gynnande noggrannhet, den senare personalisering och nyhet-kan relateras till deras olika behandling av populära objekt. Den slumpmässiga-walk förfarande ProbS gynnar högt anslutna objekt, medan den genomsnittliga processen för HeatS gynnar objekt med få länkar: till exempel, i Delicious dataset den genomsnittliga graden av användares topp 20 objekt som returneras av ProbS är 346, medan med HeatS är det bara 2.2. Uppenbarligen det senare kommer att resultera i höga surprisala värden, och också större personalisering, eftersom låggradiga objekt är fler och en metod som gynnar dem har en bättre chans att producera olika rekommendationslistor för olika användare. Å andra sidan är slumpmässigt borttagna länkar klart mer benägna att peka på populära objekt, och metoder som gynnar låggradiga objekt kommer därför att göra värre; därav den urskillningslösa men populistiska GRank kan överträffa den nya-favoriserande HeatS. Om vi avsiktligt tar bort endast länkar till låggradiga objekt, är situationen omvänd, med HeatS ger bättre noggrannhet, även om den totala prestandan för alla algoritmer försämras (Tabell 3 och Bild. S6 )............................................................................................................... Även om populism kan vara ett billigt och enkelt sätt att få ytligt korrekta resultat, är den därför begränsad i omfattning: den lämpligaste metoden kan endast fastställas i samband med en given uppgift eller användarbehov. Resultatet belyser också den mycket distinkta och ovanliga karaktären av HeatS jämfört med andra rekommendationsmetoder. Hybridmetoder. Med tanke på att olika algoritmer tjänar olika syften och behov, är det möjligt att kombinera två (eller fler) på ett sådant sätt att de får de bästa egenskaperna hos båda? Med HeatS som gynnar mångfald och ProbS noggrannhet, deras hybrid kombination (Eq. 6) kan förväntas ge en smidig övergång från den ena till den andra. Faktum är att situationen är ännu mer gynnsam: medan ren HeatS representerar den optimala för nyhet, är det möjligt att uppnå prestandaförbättringar i förhållande till alla andra mätvärden genom att justera hybridisering parameter λ lämpligt (Fig. 2).................................................................. Noggrannheten hos ProbS kan därmed bibehållas och till och med förbättras samtidigt uppnå mångfald nära eller till och med överstiga den av HeatS. Alternativt, mångfald kan gynnas samtidigt minimera kostnaden i form av noggrannhet. Beroende på de särskilda behoven hos ett system och dess användare, kan man definiera en godtycklig nyttofunktion U (r, eP, h, I, L) och välja λ för att optimera den: Tabell 4 ger som exempel de procentuella förbättringar som kan göras, i förhållande till ren ProbS (λ = 1), om vi väljer λ för att minimera r. Delade förbättringar erhålls för alla mått utom med Delicious dataset, där minimizing r har en negativ effekt på eP (L). Men från Fig. 2 vi kan se att även i detta fall är det möjligt att välja ett värde på λ att samtidigt förbättra alla mätvärden i förhållande till ProbS. Även HeatS+ProbS ger bästa prestanda när man tar hänsyn till alla mätvärden, andra hybrider (konstruerade med hjälp av den mer allmänna metoden för Eq. 5) kan ge några värdefulla enskilda bidrag (Fig. S7).................................................................. HeatS+USim beter sig på samma sätt som HeatS+ProbS, men med generellt mindre prestandaförbättringar. En mer intressant hybrid är att kombinera den dåligt presterande GRank med antingen HeatS eller ProbS. Dessa kombinationer kan ha en dramatisk effekt på länkåterhämtning: för RYM antingen kan ställas in för att producera en förbättring i r på nästan 30% (relaterat till ren ProbS), jämfört med endast 6,8% för HeatS+ProbS hybrid (Tabell 4). Förklaringen till dessa förbättringar kommer från hur ProbS och HeatS interagerar med glesa dataset. Täckning av objekt som inte samlats in är begränsad till dem som delar en användare gemensamt med ett objekt som samlats in av målanvändaren ( Bild. 1) : alla andra får en poäng på noll och så dela en gemensam (och stor) relativ rank, rαi där Z är antalet objekt med noll poäng. GRank, med sin universella täckning, kan differentiera rangordna dessa objekt och så sänka deras bidrag till r. Följaktligen, samtidigt som införliva det alltför starkt har en skadlig effekt på de andra mätvärdena, en liten GRank bidrag kan ge en användbar förbättring till rekommendation täckning - särskilt i "kallstart" fall där lite eller ingenting är känt om en användare. Rekommenderar system har i sitt hjärta några mycket enkla och naturliga sociala processer. Var och en av oss vänder sig till andra för att få råd och åsikter, och vi lär oss med tiden vem vi skall lita på och vilkas förslag vi skall ge rabatt på. Paradoxen är att många av de mest värdefulla bidragen inte kommer från nära vänner utan från människor som vi bara har en begränsad koppling-"svaga band" som varnar oss för möjligheter utanför vår vanliga erfarenhet [31]. De tekniska utmaningar som rekommenderas innebär liknande paradoxer. De mest tillförlitliga exakta algoritmer är de som bygger på likhet och popularitet av användare och objekt, men de mest värdefulla rekommendationer är de av nisch objekt användare är osannolikt att hitta själva [21]. I det här dokumentet har vi visat hur detta uppenbara dilemma kan lösas med en lämplig kombination av mångfalds- och noggrannhetsfokuserade metoder, med hjälp av en hybridalgoritm som förenar en metod med bevisad hög noggrannhet med en ny algoritm som är särskilt inriktad på produktion av nya och personliga rekommendationer. Deras kombination tillåter inte bara en kompromiss mellan de två kraven, utan gör det möjligt för oss att samtidigt öka både noggrannheten och mångfalden i rekommendationerna. Genom att justera graden av hybridisering kan algoritmerna skräddarsys efter många anpassade situationer och krav. Vi förväntar oss att dessa resultat ska vara allmänna: medan vi har presenterat en viss uppsättning algoritmer och datauppsättningar här, måste andra rekommenderade system ställas inför samma uppenbara dilemma och vi förväntar oss att de ska dra nytta av en liknande hybridstrategi. Det är intressant att notera att även om Netflix-priset enbart fokuserade på noggrannhet, tog det vinnande bidraget i själva verket en diversifieringsstrategi, i detta fall baserad på att följa förändringarna i användarnas åsikter över tiden [32]. De algoritmer som presenteras här förlitar sig inte på mer än unary data och kan därmed placera mångfalden i centrum för rekommendationsprocessen samtidigt som den fortfarande är tillämplig på praktiskt taget alla datauppsättningar. Mer detaljerade informationskällor kan dock användas för att utvidga rekommendationsprocessen. Aktuell information och andra mått på objektlikhet kan användas för att ytterligare diversifiera rekommendationslistor [24]: användargenererade klassificeringar som taggar [33, 34, 35] kan vara användbara här. HeatS och ProbS algoritmer, och därmed deras hybrid, kan ytterligare anpassas genom att ändra den ursprungliga tilldelningen av resurs [36] för att öka eller minska inverkan av utvalda objekt på rekommendationsprocessen. Själva hybridiseringsprocessen kan utökas genom att integrera tekniker som innehållsbaserade eller semantiska analyser [23]. Det ultimata måttet på framgång för alla recommender system är naturligtvis i uppskattning av dess användare, och i synnerhet förmågan hos systemet att tjäna sina ofta mycket tydliga behov. I detta dokument har vi optimerat hybriden ur ett globalt perspektiv, men det finns ingen anledning till varför den inte kan ställas in på olika sätt för varje enskild användare, vare sig av systemleverantören eller av användarna själva. Detta sista övervägande öppnar dörren för omfattande framtida teoretisk och empirisk forskning, vilket för med sig mångfald och personalisering inte bara till innehållet i rekommendationslistorna, utan till själva rekommendationsprocessen. ERKÄNNANDEN. Vi är tacksamma till Yi-Kuo Yu för användbara kommentarer och samtal, och till två anonyma domare för deras värdefulla feedback.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I Ref föreslogs en modell för att ta itu med utmaningen med dilemmat mångfald och noggrannhet som kan anpassas för att uppnå godtycklig nivå av mångfald och noggrannhet.
Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems
{'venue': 'PNAS 107, 4511-4515, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Physics']}