基于潜在语义分析与叙事的交互式电影推荐
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2017-01-03 v1 社会与信息网络
摘要
推荐已成为在线服务中提升销售记录最重要的组件之一，然而针对在线推荐的可视化工作仍十分有限。本文提出一种具有以下两个组件的交互式推荐方法。首先，评分记录是在线推荐最广泛使用的数据，但它们常在难以理解或交互的高维空间中处理。我们提出一种潜在语义模型(LSM)，该模型在2D域上捕捉语义概念的统计特征，并为个性化推荐抽象出用户偏好。其次，我们通过叙事机制提出一种交互式推荐方法，以促进用户与推荐系统之间的交流。我们的方法强调交互性、显式用户输入和语义信息传达；因此，它可以被任何不具备推荐或可视化算法知识的普通用户使用。我们利用数据统计验证模型，并通过MovieLens100K数据集的案例研究展示我们的方法。我们的潜在语义分析和交互式推荐方法也可扩展至其他基于网络的可视化应用，包括各种在线推荐系统。
引用
@article{arxiv.1701.00199,
title = {Interactive Movie Recommendation Through Latent Semantic Analysis and Storytelling},
author = {Kodzo Wegba and Aidong Lu and Yuemeng Li and Wencheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.00199},
year = {2017}
}
备注
10 pages