Fugu-MT 論文翻訳(概要): PLIERS: a Popularity-Based Recommender System for Content Dissemination in Online Social Networks

論文の概要: PLIERS: a Popularity-Based Recommender System for Content Dissemination in Online Social Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02865v1
Date: Thu, 6 Jul 2023 09:04:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-07 14:33:23.706449
Title: PLIERS: a Popularity-Based Recommender System for Content Dissemination in Online Social Networks
Title（参考訳）: PLIERS: オンラインソーシャルネットワークにおけるコンテンツ拡散のための人気ベースのレコメンデーションシステム
Authors: Valerio Arnaboldi, Mattia Giovanni Campana, Franca Delmastro, Elena Pagani
Abstract要約: PLIERSと呼ばれる新しいタグベースのレコメンデーションシステムを提案する。これは、ユーザーが主にアイテムやタグに興味を持ち、既に所有しているものと同様の人気があるという仮定に依存している。 PLIERSは、アルゴリズムと推奨項目のパーソナライズレベルとの良好なトレードオフを達成することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.505634045241288
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a novel tag-based recommender system called PLIERS, which relies on the assumption that users are mainly interested in items and tags with similar popularity to those they already own. PLIERS is aimed at reaching a good tradeoff between algorithmic complexity and the level of personalization of recommended items. To evaluate PLIERS, we performed a set of experiments on real OSN datasets, demonstrating that it outperforms state-of-the-art solutions in terms of personalization, relevance, and novelty of recommendations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザがすでに持っているものと同様の人気を持つアイテムやタグに関心を持っているという仮定に基づく,新しいタグベースのレコメンダシステムpliersを提案する。 PLIERSは、アルゴリズムの複雑さと推奨項目のパーソナライズレベルとの良好なトレードオフを達成することを目的としている。プライアーを評価するために,我々は実際のosnデータセットに関する一連の実験を行い,パーソナライゼーション,関連性,レコメンデーションのノベル性といった面で最先端のソリューションを上回ることを示した。

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