考虑用户好奇心的意外推荐系统
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2025-04-10 v1
摘要
为解决过度强调预测准确率导致推荐范围狭窄的问题，考虑有用性与意外性双重因素的意外推荐（serendipitous recommendation）引起了关注。然而，由于不同用户对有用性与意外性比例的偏好差异（受其知识渴望程度影响），实现意外推荐仍面临挑战。本文提出了一种方法，基于用户的好奇心估计其所需的有用性与意外性比例，从而进行匹配式推荐。该方法通过考虑用户的长期与短期兴趣来估计其好奇心水平。我们采用 MovieLens-1M 数据集进行离线实验，以评估所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法在性能上与最新方法持平，同时成功提供了意外推荐。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.06633,
title = {A Serendipitous Recommendation System Considering User Curiosity},
author = {Zhelin Xu and Atsushi Matsumura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06633},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 3 figures, accepted as a full paper at iiWAS 2024