摘要 : 许多推荐技术(如协同过滤)存在以下不足,降低了用户的体验满意度和忠诚度:1)忽略了"用户兴趣和商品属性会随时间而改变"这一事实;2)过度追求预测准确性而牺牲了推荐多样性和新颖性.为此,提出一种能动态适应上述变化,同时优化推荐准确度、多样度和新颖... 展开
| 作者 | 何炜俊 艾丹祥 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Multiple Objective Interactive Recommender Systems Based on Multi-armed Bandits |
| 期刊名称 | 《小型微型计算机系统》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of Chinese Computer Systems》 |
| 页码/总页数 | 1192-1198 / 7 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP301 |
| 关键词 | 推荐系统 多目标规划 多臂赌博机 互动式推荐 |
| 基金项目 | 国家自然科学基金项目(71740024)资助. |
| 收录情况 | BDHX CSCD CSTPCD |
| 机标主题词 / 分类号 | 推荐系统;多臂;函数 / TP274;TS103.12;TB112 |
