論文の概要: Learning Complex Users' Preferences for Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01529v1
- Date: Sun, 4 Jul 2021 03:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-07 05:11:03.607108
- Title: Learning Complex Users' Preferences for Recommender Systems
- Title（参考訳）: レコメンダシステムにおける複雑なユーザの好みの学習
- Authors: Shahpar Yakhchi
- Abstract要約: この論文は一般的なRSの性能向上に焦点を当てている。
既存の一般的なRSのほとんどは、類似したユーザーを検出するために、一般的なアイテムのユーザーの評価パターンを利用する傾向にある。
本研究では,その性格特性の類似性に基づいて,類似したユーザを識別するパーソナリティベースのRSを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recommender systems (RSs) have emerged as very useful tools to help customers
with their decision-making process, find items of their interest, and alleviate
the information overload problem. There are two different lines of approaches
in RSs: (1) general recommenders with the main goal of discovering long-term
users' preferences, and (2) sequential recommenders with the main focus of
capturing short-term users' preferences in a session of user-item interaction
(here, a session refers to a record of purchasing multiple items in one
shopping event). While considering short-term users' preferences may satisfy
their current needs and interests, long-term users' preferences provide users
with the items that they may interact with, eventually. In this thesis, we
first focus on improving the performance of general RSs. Most of the existing
general RSs tend to exploit the users' rating patterns on common items to
detect similar users. The data sparsity problem (i.e. the lack of available
information) is one of the major challenges for the current general RSs, and
they may fail to have any recommendations when there are no common items of
interest among users. We call this problem data sparsity with no feedback on
common items (DSW-n-FCI). To overcome this problem, we propose a
personality-based RS in which similar users are identified based on the
similarity of their personality traits.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステム(rss)は、顧客の意思決定プロセスを支援し、関心のある項目を見つけ、情報オーバーロード問題を緩和するための非常に有用なツールとして登場しました。
rssには2つの異なるアプローチがある: (1) 長期ユーザの嗜好を発見することを主目的とする一般レコメンダ、(2) 短期ユーザの嗜好を主眼とする逐次レコメンダ ユーザ・アイテム間インタラクションのセッション(ここでは、セッションは1つのショッピングイベントにおいて複数のアイテムを購入した記録を指す)。
短期的利用者の嗜好は現在のニーズや関心を満足させる可能性があるが、長期的利用者の嗜好は、ユーザと対話する可能性のあるアイテムを最終的にユーザに提供する。
本論文では,まず一般rssの性能向上に焦点をあてる。
既存の一般的なrssのほとんどは、共通項目のユーザの評価パターンを利用して類似したユーザを検出する傾向がある。
データ空間の問題(すなわち)
利用可能な情報の欠如)は、現在の一般RSにとって大きな課題の1つであり、ユーザ間で共通の関心事がない場合、推奨されない可能性がある。
この問題を共通項目(dsw-n-fci)に対するフィードバックなしでデータスパーシティと呼ぶ。
そこで本研究では,類似した特徴の類似性に基づいて類似ユーザを識別するパーソナリティベースのRSを提案する。
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