推荐算法：基于情景的推荐

预过滤
后过滤
建模
=>
将用户和物品放入，特定的情景中，考虑；
消费者的决策，和他当时的心情是相关的；

1. 建模

将情景作为附加数据集合
从二维推荐到三维

R:User∗Item∗Context−−>Rating R: User*Item*Context --> Rating

情景的定义

推进系统手册-P157

*特征的选择
@@@Toward optimal featrue selection
@@@Featrue selection for knowledge discovery and data mining
@@@ regreesion analysis by example

分层
各层次的笛卡尔积

结合情景的推荐

传统的推荐
结合情景
U∗I∗R−−−>U∗I∗R∗C U*I*R ---> U*I*R*C……….C是情景的纬度
情景推荐的三种形式
1. a：情景预过滤：被用来选择构建数据集合
2. b: 情境建模：用来建模
3. c: 情境后过滤：针对情景修改

2. 情境预过滤

使用情景信息来构建二维数据集合
*　就是将情景作为条件，过滤数据库，构成数据集合

3. 情境后过滤

针对计算后的数据，使用后过滤
1. 过滤无关的推荐
2. 调整给定的排名
方法：加权，过滤

4. 情境建模

生产多维推荐器
通过预测模型（回归，分类，决策树）等方法，
将情景信息和用户物品信息融合
@@@Incorporating context into recommender systems suing multidimensional rating estimation methods

启发式计算

计算多维向量的相似度

基于模型

@@@Internet recommendation systems
@@@ Context-aware SVM for context-dependent information recommendation

5. 情景方法的融合

选择最好的
组合多种推荐器
@@@Hybird recommender systems: Survey and experiment
@@@Hybird web recommender systems
@@@collaborative filtering by personality diagnosis
@@@ Incorporating contextual information in recommender systems using a multidimensional approach

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