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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,人們正面臨“信息過載”帶來的問題。推薦系統(tǒng)正是為解決這一問題而設計,它能夠根據(jù)用戶過去的行為為用戶推薦他/她所感興趣的服務,解決了信息的生產(chǎn)者和消費者之間的智能匹配問題。
上下文信息的重要性已經(jīng)在很多領域的學術界和工業(yè)界得到認識,包括電子商務個性化、信息檢索、普適計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘等領域。盡管在推薦系統(tǒng)領域已經(jīng)進行了大量的研究,但絕大多數(shù)現(xiàn)有的推薦算法都是基于用戶-物品二元關系,為用戶推薦和他/她
2、最相關的物品,而忽略了諸如時間、位置等上下文信息。論文研究相關的上下文信息對評分預測算法的影響,分析融入時間和位置上下文信息對提高評分預測準確度的效果。
論文首先討論了上下文信息影響推薦系統(tǒng)的方式,然后基于本地生活服務提供商Yelp的評分數(shù)據(jù)集,提出了兩種將上下文信息融入傳統(tǒng)推薦算法的方法。為了利用時間上下文信息,論文提出了一種將時間信息融入基于鄰域模型的協(xié)同過濾算法中的方法,該方法能夠?qū)r間信息融入到協(xié)同過濾算法的相似度計算
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