De flesta av de befintliga rekommenderade systemen använder de betyg som tillhandahålls av användare på enskilda objekt. En ytterligare källa till preferensinformation är att använda de kreditbetyg som användarna tillhandahåller på uppsättningar av objekt. Fördelarna med att använda preferenser på set är tvåfaldiga. För det första, ett betyg som tillhandahålls på en uppsättning ger viss preferensinformation om var och en av uppsättningens objekt, vilket gör att vi kan förvärva en användares preferenser för fler objekt som antalet betyg som användaren tillhandahöll. För det andra, på grund av integritet oro, användare kanske inte är villiga att avslöja sina preferenser på enskilda objekt explicit men kan vara villiga att ge en enda betyg till en uppsättning objekt, eftersom det ger viss nivå av information gömmer. I detta dokument undersöks två frågor som rör användningen av set-level ratings i recommender systems. För det första hur användarnas kreditbetyg på postnivå hänför sig till deras kreditbetyg på viss nivå. För det andra, hur samverkande filtreringsbaserade modeller för beräkning av kreditbetyg på postnivå kan dra nytta av sådana kreditbetyg på nivå. Vi har samlat in set-level betyg från aktiva användare av Moviens på uppsättningar av filmer som de har betygsatt i det förflutna. Vår analys av dessa betyg visar att även om majoriteten av användarna ger genomsnittet av betygen på en uppsättning ingående poster som betyg på uppsättningen, finns det ett betydande antal användare som tenderar att konsekvent antingen under- eller övervärdera uppsättningarna. Vi har utvecklat samarbetsbaserade filtreringsbaserade metoder för att explicit modellera dessa användarbeteenden som kan användas för att rekommendera objekt till användare. Experiment på verkliga data och på syntetiska data som liknar under- eller övervärdering beteende i verkliga data, visa att dessa modeller kan återställa de övergripande egenskaperna hos de underliggande data och förutsäga användarens betyg på enskilda poster.
Sharma m.fl. Ref-studie hur användarnas betyg på uppsättningar av poster relaterar till deras betyg på de ingående objekten.
Learning from Sets of Items in Recommender Systems
{'venue': 'TIIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}