通用推荐器
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2010-03-13 v2
摘要
我们描述了通用推荐器，一种针对语义数据集的推荐系统，它泛化了基于内容的、协同的、社交的、文献的、词典的、混合的以及其他领域特定的推荐器。与现有推荐系统不同，通用推荐器适用于任何允许语义表示的数据集。我们描述了通用推荐器的可扩展三阶段架构及其在互联网协议电视（IPTV）中的应用。为了实现良好的推荐精度，我们识别了几个新颖的机器学习和优化问题。最后，我们简要论证了支持机器学习推荐器的必要性。
引用
@article{arxiv.0909.3472,
title = {The Universal Recommender},
author = {Jérôme Kunegis and Alan Said and Winfried Umbrath},
journal= {arXiv preprint arXiv:0909.3472},
year = {2010}
}
备注
17 pages; typo and references fixed