HotelRec：一种新型超大规模酒店推荐数据集
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2020-02-19 v1 计算与语言
摘要
如今，推荐系统已成为每个人日常数字生活中不可或缺的一部分，并存在于大多数互联网平台上。基于深度学习的最先进模型需要大量数据才能达到最佳性能。针对多个领域已提出许多满足此标准的数据集，如亚马逊商品、餐厅或啤酒。然而，酒店领域的工作和数据集有限：最大的酒店评论数据集不足百万样本。此外，酒店领域比传统推荐数据集具有更高的数据稀疏性，因此传统的协同过滤方法无法应用于此类数据。在本文中，我们提出 HotelRec，一个基于 TripAdvisor 的、包含 5000 万条评论的超大规模酒店推荐数据集。据我们所知，HotelRec 是酒店领域最大的公开可用数据集（50M 对 0.9M），并且也是单一领域且含文本评论的最大推荐数据集（50M 对 22M）。我们发布 HotelRec 以供进一步研究：https://github.com/Diego999/HotelRec。
引用
@article{arxiv.2002.06854,
title = {HotelRec: a Novel Very Large-Scale Hotel Recommendation Dataset},
author = {Diego Antognini and Boi Faltings},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.06854},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 3 figure, 5 tables. Accepted at LREC 2020