MovieLens相关论文总结

最新推荐文章于 2023-10-10 11:16:08 发布
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#推荐系统

本文总结了多个关于MovieLens的数据集和推荐系统研究，涉及协同过滤、偏好模型、混合推荐等多种算法技术，探讨了评分、用户偏好、非内容属性等特征在推荐系统中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

--------------------------------groulplens团队-------------------------------------------------

 

论文题目：【2012 ACM】How Many Bits Per Rating?

研究方向：协同过滤、偏好模型

算法技术：noise、preferece bits framework

特征属性：评分

相关数据集：MovieLens+Jester综合成一个数据集

 

论文题目：2013 Exploiting Non-content Preference Attributes through Hybrid Recommendation Method

研究方向：非内容偏好、混合推荐

算法技术：CF、hybrid

特征属性：popularity, recency, and similarity

相关数据集：nexflix、lastfm、million

 

-------------------------------------2004年之后-------------------------------------------

论文题目：[2014 JMM LATIFA BABA-HAMED] IMPROVEMENT QUALITY OF THE RECOMMENDATION SYSTEM USING THE INTRINSIC CONTEXT

研究方向：预过滤

算法技术：内在上下文建模、混合

特征属性：导演、相似导演、流派

相关数据集：

 

 

-------------------------

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