Improving Recommendation Novelty Based on Topic Taxonomy, Weng et al., [WI-IAT Workshops ‘07]

・評価をしていない・通常のItem-based collaborative filteringの結果に加えて，taxonomyのassociation rule mining (あるtaxonomy t1に興味がある人が，t2にも興味がある確率を獲得する)を行い，このassociation rule miningの結果をCFと組み合わせて，noveltyのある推薦をしようという話（従来のHybrid Recommender Systemsでは，contents-basedの手法を使うときはitem content similarityを使うことが多い．まあこれはよくあるcontents-basedなアプローチだろう）．・documentの中のどの部分がnovelなのかとかを同定しているわけではない．taxonomyの観点からnovelだということ．

AkihikoWatanabe / paper_notes

Improving Recommendation Novelty Based on Topic Taxonomy, Weng et al., [WI-IAT Workshops ‘07] #47