今天,我们将在名称搜索平台上进行报告命名-另一个在KDE研究小组以及我们博客的普通读者可能已经熟悉的内容(发现名称,20DC13-2013年ECML PKDD发现挑战赛推荐名字).
有一段时间(一年多),Nameling在没有任何代码更新的情况下运行稳定,但与此同时,我们也没有闲着,写了一些关于通过基于社交网络数据分析名字相关性来寻找相似名字的任务的论文([1],[2])以及这些静态派生的名称相似性实际上如何适合用户在运行系统中的搜索活动([3]). 我们还考虑了个性化姓名推荐的任务([4])这也是第15届ECML PKDD发现挑战赛,由KDE研究小组在卡塞尔大学数据挖掘和信息检索组在Würzburg大学和脊椎动物系统研究所-威斯森巴赛特面部系统在汉诺威莱布尼茨大学上一篇博客文章).
现在,我们将名字推荐集成到正在运行的Nameling系统中(您可以通过以下方式初步了解新的推荐功能访问Namelings测试版). 首先,Nameling中几乎每个查询页面都会显示基于用户搜索配置文件的即时名称推荐(例如,在查找给定名称的类似名称时查看侧栏“艾玛”).
通过推荐名称列表下方的导航按钮,您可以浏览更多推荐名称(箭头),或请求其他推荐名称(回收)。
这就是线索:在接下来的两个月里,这些名字推荐是由20DC13在线挑战也就是说,每个推荐请求都以匿名方式传递给20DC13参与者的每个推荐系统。对于Nameling中的每个用户,将选择一个随机选择的系统来实际显示名称建议。但每当用户按下回收按钮时,此关联就会发生更改。
但您也可以显式地向Nameling询问姓名推荐,相对于您喜欢的名字列表(例如,未来父母的名字)
通过单击“+”和“-”符号,您可以向姓名推荐查询中添加姓名,或者分别从结果视图中永久禁止姓名。当然,你仍然可以将每个名字添加到你最喜欢的名字的个人列表中,并探索名字邻居。此外,我们还添加了自动确定您当前位置的功能(通过单击“卫星天线”),可以根据您的地理背景改进您的姓名推荐。
在推荐系统社区中,关于推荐系统的在线与离线评估存在着持续的争论。Nameling的名字推荐后端旨在轻松集成新的推荐系统,甚至可能驻留在附属研究小组的服务器上(例如,在线挑战的参与者)。然后,根据用户与显示名称的实际交互来评估推荐系统的性能(例如,通过计算添加到常用名称列表中的名称数量)。这些反馈信息也会(匿名)传递给所包含的推荐系统,以便这些系统能够相应地采纳和改进其建议。
如果您正在开发推荐系统,并有兴趣在现场测试您的系统,请随时联系我们。您只需实现一个简单的Java接口或者一个简单的Python接口。如果你能在接下来的十天内(直到7月22日)建立起一个运行中的推荐系统,你甚至可以参加20DC13在线推荐挑战。
无论如何:继续标记,快乐地计算数字!
您的20DC13团队
Stephan、Andreas、Robert、Folke和Juergen