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.
I REF, Ziegler et al. först föreslå en ny metriska, intra-lista likhet, för att representera den aktuella mångfalden av rekommendationslistor, och sedan en ny metod som kallas ämnesdiversifiering föreslås för att minska den intra-lista likheten av listor.
Improving recommendation lists through topic diversification
{'venue': "WWW '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}