第条

推荐系统中的动态优化上下文

作者:

吉姆·昂雅普,

啊Hwee 谭、和

Hwee-Hwa公司庞作者信息和声明

MDM’05：第六届移动数据管理国际会议记录

2005年5月

页265-272

https://doi.org/10.1145/1071246.1071289

出版:2005年5月9日出版历史

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摘要

传统的推荐系统方法在提出建议时没有考虑情境信息，这严重限制了结果的相关性。本文提倡将上下文感知作为一种有前途的方法来提高推荐器的性能，并介绍了一种实现这种方法的机制。我们提出了一个框架，将上下文关注点与实际推荐模块分离开来，以便可以在应用程序之间轻松共享上下文。更重要的是，我们设计了一种学习算法来动态识别特定推荐任务和用户的最佳上下文集。一系列广泛的实验证明，我们的系统确实能够快速准确地学习。

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MDM’05：第六届移动数据管理国际会议记录

2005年5月

329页

国际标准图书编号：1595930418

内政部：10.1145/1071246

会议主席：
帕诺斯·克兰西斯
美国匹兹堡大学
,
乔治·萨马拉斯
塞浦路斯联合国

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