کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946308 | 1439278 | 2017 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Diversity in recommender systems - A survey
ترجمه فارسی عنوان
تنوع در سیستم های پیشنهاد دهنده - یک نظرسنجی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شخصی، سیستم توصیه شده، تنوع نظر سنجی،
ترجمه چکیده
گوناگونی یکی از مباحث پیشگام تحقیق سیستم پیشنهادی، نه تنها به عنوان یک راه حل برای حل مشکالت بیش از حد، بلکه یک رویکرد برای افزایش کیفیت تجربه کاربر با سیستم توصیه شده است. این مقاله با هدف ارائه یک نظرسنجی از تحقیقات انجام شده در این زمینه از یکی از اولین تنوع در سال های 2001 تاکنون است. مقالات و تحقیقات به سه موضوع زیر برای مرور بهتر کار انجام شده در زمینه تنوع توصیه ها تقسیم شده است: تعریف و ارزیابی تنوع؛ تاثیر تنوع در کیفیت نتایج توصیه و توسعه الگوریتم های گوناگون خود. به این ترتیب، مقاله با هدف ارائه یک نظرسنجی خوب به یک محقق به دنبال پیشرفت در این موضوع و کمک به یک توسعه دهنده جدید با موضوع آشنا می شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Diversification has become one of the leading topics of recommender system research not only as a way to solve the over-fitting problem but also an approach to increasing the quality of the user's experience with the recommender system. This article aims to provide an overview of research done on this topic from one of the first mentions of diversity in 2001 until now. The articles ,and research, have been divided into three sub-topics for a better overview of the work done in the field of recommendation diversification: the definition and evaluation of diversity; the impact of diversification on the quality of recommendation results and the development of diversification algorithms themselves. In this way, the article aims both to offer a good overview to a researcher looking for the state-of-the-art on this topic and to help a new developer get familiar with the topic.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 123, 1 May 2017, Pages 154-162
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 123, 1 May 2017, Pages 154-162
نویسندگان
Matevž Kunaver, Tomaž Požrl,