在推荐系统中探索知识的影响：一项比较研究
摘要：推荐系统通过用户个人资料和适当的过滤技术，帮助用户在大量信息中找到更相关的信息。用户个人资料在推荐过程中起着重要作用，因为它们对实际用户需求进行建模和代表。然而，对推荐系统的全面文献综述表明，在用户个人资料和过滤方法中，没有确切的研究探讨知识的角色和影响。在本文中，我们回顾了文献中最重要的推荐系统，并研究了来自不同来源的知识的影响。我们发现，来自用户背景的语义信息对于基于知识的推荐系统的性能有重大影响。最后，我们提出了改进基于知识的个人资料的一些新线索。
作者：Bahram Amini, Roliana Ibrahim, Mohd Shahizan Othman
论文ID：1109.0166
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2011-09-02