面向孤独症人群的个性化兴趣点推荐
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2020-04-28 v1 机器学习
摘要
向孤独症谱系障碍（ASD）人群推荐兴趣点（PoI）对推荐系统研究提出了挑战，因为这些用户对场所的感知受到特异性感官厌恶的影响，这些厌恶会通过引发压力和焦虑而损害其体验。因此，仅管理个体偏好不足以向这些人提供合适的推荐。为解决此问题，我们提出了一种 Top-N 推荐模型，该模型以个性化方式将用户的特异性厌恶与其偏好相结合，为其推荐最兼容且最受喜爱的兴趣点。我们致力于在推荐模型中找到兼容性与兴趣的用户特定平衡，该模型集成了异构评价标准以适当考虑这些方面。我们在 ASD 人群和“神经典型”人群上测试了我们的模型。评估结果表明，在两组人群中，我们的模型在准确率和排序能力上均优于基于项目兼容性的推荐系统、基于用户偏好的推荐系统，以及通过统一评价模型整合这两方面因素的推荐系统。
引用
@article{arxiv.2004.12733,
title = {Personalized Recommendation of PoIs to People with Autism},
author = {Noemi Mauro and Liliana Ardissono and Federica Cena},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.12733},
year = {2020}
}