I detta arbete presenterar vi ämnesdiversifiering, en ny metod för att balansera och diversifiera personliga rekommendationslistor för att återspegla användarens fullständiga spektrum av intressen. Även om den är skadlig för genomsnittlig noggrannhet, visar vi att vår metod förbättrar användarnöjdheten med rekommendationslistor, särskilt för listor som genereras med hjälp av den gemensamma objektbaserade filtreringsalgoritmen. Vårt arbete bygger på tidigare forskning om recommendator systems, att titta på egenskaper rekommendationslistor som enheter i sin egen rätt snarare än att specifikt fokusera på noggrannheten hos enskilda rekommendationer. Vi introducerar den intra-lista likhet metriska för att bedöma den aktuella mångfalden av rekommendationslistor och ämnesdiversifiering metod för att minska den intra-lista likhet. Vi utvärderar vår metod med hjälp av bokrecommend data, inklusive offline analys på 361, 349 betyg och en online studie som omfattar mer än 2, 100 försökspersoner.
Ziegler m.fl. ämnesdiversifiering REF : Denna teknik är utformad för att "balansera och diversifiera personliga rekommendationer listor för att återspegla användarens fullständiga spektrum av intressen" och faller in i post-filtrering lösningar som det tar rekommenderade poster i input för att omranka och extrahera en diversifierad delmängd av objekt.
Improving recommendation lists through topic diversification
{'venue': "WWW '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}