Rekommenderar system hjälper användare att hitta relevanta objekt av intresse baserat på tidigare preferenser för dessa användare. På många områden förändras dock användarnas smak och preferenser över tiden på grund av en mängd olika faktorer och rekommendationssystem bör fånga dessa dynamik i användarnas preferenser för att förbli anpassade till användarnas mest aktuella intressen. I detta arbete presenterar vi en rekommendationsram baserad på dolda Markov-modeller (HMM) som tar hänsyn till dynamiken i användarnas preferenser. Vi föreslår ett HMM-baserat tillvägagångssätt för att ändra punktdetektering i sekvensen av användarinteraktioner som återspeglar betydande förändringar i preferensen enligt det sekventiella beteendet hos alla användare i data. Det föreslagna ramverket utnyttjar de identifierade förändringspunkterna för att generera rekommendationer på två sätt. I ett tillvägagångssätt förändringspunkter används för att skapa en sekvens-medveten icke-negativ matris factorization modell för att generera rekommendationer som är i linje med den nuvarande smaken hos användaren. I det andra tillvägagångssättet används HMM direkt för att ta fram rekommendationer med beaktande av de identifierade förändringspunkterna. Dessa modeller utvärderas med avseende på exaktheten i detektering av förändringspunkter och även effektiviteten av rekommendationer med hjälp av en riktig musikstreaming dataset.
Referensreferensreferensen fokuserar på dynamiken i användarpreferenser ur perspektivet för dolda Markov-modeller (HMM).
Detecting Changes in User Preferences using Hidden Markov Models for Sequential Recommendation Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}