論文の概要: ViHoRec: A Quality-Controlled Vietnamese Hotel Recommendation Dataset and Cold-Start Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12946v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 16:28:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.22344
• Title: ViHoRec: A Quality-Controlled Vietnamese Hotel Recommendation Dataset and Cold-Start Benchmark
• Title（参考訳）: ViHoRec:ベトナムのホテルレコメンデーションデータセットとコールドスタートベンチマーク
• Abstract要約: ViHoRecは、Booking.com、Traveloka、Ivivuからクロールされたベトナムのホテルレコメンデーションデータセットである。 コントリビューションは, (i) クロスプラットフォームのエンティティ解決と量的品質管理を備えた再現可能な建設パイプライン, (ii) HMACの仮称を持つプライバシ保護リリース, (iii) 一時的離脱を1回に分けた公開コールドスタートベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recommender-system research for Vietnamese remains limited by the absence of a public, well-documented hotel interaction resource. Building such a resource is challenging for three reasons: cross-platform hotel names must be reconciled before interactions are comparable; quality must be audited with reproducible metrics rather than ad hoc cleaning; and public release must preserve privacy while remaining benchmarkable under realistic cold-start conditions. We introduce ViHoRec, a quality-controlled Vietnamese hotel recommendation dataset of 18{,}267 interactions between 6{,}832 users and 560 hotels, crawled from Booking.com, Traveloka, and Ivivu. Our contributions are: (i) a reproducible construction pipeline with cross-platform entity resolution and quantitative quality control; (ii) a privacy-preserving release with HMAC pseudonyms; and (iii) a public cold-start benchmark with temporal leave-last-one-out split, data-centric ablations, and dependency-free baselines. On the public split, learned models degrade sharply for users with short histories (BPR-MF Recall@10: 0.065 vs. 0.120), while UserKNN remains strongest overall, establishing ViHoRec as a sparse, cold-start-dominated testbed for low-resource recommendation. All data are publicly available at https://github.com/MinhNguyenDS/ViHoRec.
• Abstract（参考訳）: ベトナムのレコメンダー・システムの研究は、公的に文書化されたホテルの交流資源が欠如しているため、依然として限られている。 このようなリソースの構築には,3つの理由がある – 対話が同等になる前に,クロスプラットフォームのホテル名を和解しなくてはならない,品質はアドホックなクリーニングよりも再現可能なメトリクスで監査する必要がある,パブリックリリースではプライバシを維持しながら,現実的なコールトスタート条件下でベンチマーク可能な状態を維持しなければならない,といった理由がある。 6{,}832ユーザと560ホテル間の18{,}267のインタラクションに関する品質管理型ベトナムホテルレコメンデーションデータセットであるViHoRecを,Booking.com,Traveloka,Ivivuからクロールした。 私たちの貢献は次のとおりです。 一 クロスプラットフォームな実体解決及び量的品質管理を備えた再現可能な建設パイプライン (二)HMACの偽名によるプライバシー保護リリース、及び (iii) タイムラスト1アウト分割、データ中心の短縮、依存性のないベースラインを備えたパブリックコールドスタートベンチマーク。 パブリックスプリットでは、短い履歴を持つユーザ(BPR-MF Recall@10: 0.065 vs. 0.120)に対して学習モデルは大幅に低下する。 すべてのデータはhttps://github.com/MinhNguyenDS/ViHoRecで公開されている。

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