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相互推薦システム(RRS)は、従来の推薦が行ってきたような正確な嗜好推定を行うだけでなく、ユーザー間の嗜好情報を集約するための適切な融合処理を定義する必要があるため、ユーザーアイテム推薦や一方的なユーザー推薦サービスよりも複雑である。
ユーザー間の嗜好情報を集約するための適切な融合処理は重要かつ特徴的であるが、RRS研究においてほとんど研究されていない側面である。
RRS研究の最先端を要約すること(?)
従来の推薦システムと相互推薦システムという観点で、下記のように分類している。
相互推薦システムの一般的な構成は下記のようになる。
x->y, y->xの両方のpreference scoreをaggregationして計算する。
代表的な適用分野は下記。
論文URL
https://arxiv.org/abs/2007.16120v2
著者
Iv´an Palomaresa, Carlos Porcela, Luiz Pizzatob, Ido Guyc, Enrique Herrera-Viedmaa
会議
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背景
相互推薦システム(RRS)は、従来の推薦が行ってきたような正確な嗜好推定を行うだけでなく、ユーザー間の嗜好情報を集約するための適切な融合処理を定義する必要があるため、ユーザーアイテム推薦や一方的なユーザー推薦サービスよりも複雑である。
ユーザー間の嗜好情報を集約するための適切な融合処理は重要かつ特徴的であるが、RRS研究においてほとんど研究されていない側面である。
目的
RRS研究の最先端を要約すること(?)
アプローチ
ひとことメモ