کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
10312609 618434 2015 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A collaborative user-centered framework for recommending items in Online Social Networks
ترجمه فارسی عنوان
یک چارچوب مشترک برای معرفی اقلام در شبکه های اجتماعی آنلاین
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
سیستم های توصیه شده بیشتر و بیشتر نقش مهمی در زندگی ما ایفا می کنند، که ابزارهای مفید برای کمک به کاربران برای پیدا کردن آن چه نیاز دارند؟ از تعداد زیادی از نامزدها و حمایت از مردم در تصمیم گیری در زمینه های مختلف: چه اقلام برای خرید، چه فیلم را تماشا، و یا حتی حتی اگر آنها می توانند به شبکه اجتماعی خود دعوت، و غیره. در این مقاله، ما یک کاربر مشترک جدید پیشنهاد - رویکرد پیشنهاد کانونی که در آن جنبه های مختلف مربوط به کاربران و در شبکه های اجتماعی آنلاین - یعنی ترجیحات (معمولا به شکل ابرداده آیتم ها)، نظرات (نظرات متنی که ممکن است برای ارتباط دادن احساسات)، رفتار (در اکثریت موارد گزارشات مشاهدات گذشته توسط کاربران)، بازخورد (معمولا به صورت رأی ها بیان می شود) - در کنار ویژگی های اطلاعات و اطلاعات متنی در یک چارچوب کلی که با استفاده از تنظیمات مناسب ( مثلا توصیه اخبار، عکس ها، فیلم ها، مسافرت ها، و غیره). آزمایشات در مورد دقت سیستم و رضایت کاربر در حوزه های مختلف نشان می دهد که چگونه رویکرد ما نتایج بسیار مهیج و جالب ارائه می دهد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Recommender Systems are more and more playing an important role in our life, representing useful tools helping users to find “what they need” from a very large number of candidates and supporting people in making decisions in various contexts: what items to buy, which movie to watch, or even who they can invite to their social network, etc. In this paper, we propose a novel collaborative user-centered recommendation approach in which several aspects related to users and available in Online Social Networks - i.e. preferences (usually in the shape of items' metadata), opinions (textual comments to which it is possible to associate a sentiment), behavior (in the majority of cases logs of past items' observations made by users), feedbacks (usually expressed in the form of ratings) - are considered and integrated together with items' features and context information within a general framework that can support different applications using proper customizations (e.g., recommendation of news, photos, movies, travels, etc.). Experiments on system accuracy and user satisfaction in several domains shows how our approach provides very promising and interesting results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Human Behavior - Volume 51, Part B, October 2015, Pages 694-704
نویسندگان
, , , , ,