Rekommenderar system har blivit allestädes närvarande under det senaste årtiondet, ger användare med personliga sökresultat, videoströmmar, nyheter utdrag och inköp tips. Mänskliga känslor betraktas allmänt som viktiga förutsägare av beteende och preferenser. De är en avgörande faktor i beslutsfattandet, men fram till nyligen har relativt lite varit känt om effektiviteten av att använda mänskliga känslor i personalisering av verkliga recommender system. I den här artikeln introducerar vi Emotion Aware Recommender System (EARS), ett storskaligt system för att rekommendera nyheter med hjälp av användarens självbedömda emotionella reaktioner. Vårt ursprungliga bidrag inkluderar formulering av en flerdimensionell modell av känslor för rekommendationer nyheter, införande av affektiva objekt funktioner som kan användas för att beskriva rekommenderade objekt, konstruktion av affektiva likhetsåtgärder, och validering av EARS på en stor corpus av verkliga webbtrafik. Vi samlar in över 13.000.000 vyer från 2.700.000 unika användare av två nyhetssajter, och vi samlar in över 160.000 känsloreaktioner till 85.000 nyhetsartiklar. Vi upptäcker att införliva trevliga känslor i samarbetsfiltrering rekommendationer konsekvent överträffar alla andra algoritmer. Vi finner också att riktade rekommendationer genom utvalda emotionella reaktioner ger en lovande inriktning för ytterligare forskning. Som ytterligare ett bidrag delar vi våra erfarenheter av att utforma och utveckla en verklig känslobaserad rekommendationsmotor, som pekar på olika utmaningar som de praktiska aspekterna av att distribuera känslobaserade rekommendationer.
Mizgajski och Morzy REF baserat på en uppsättning affektiva objekt funktioner, en flerdimensionell modell av känslor för nyhetsartikel rekommendation föreslås.
Affective recommender systems in online news industry: how emotions influence reading choices
{'venue': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'journal': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}