论文：The Role of Emotions in Context-aware Recommendation总结

论文标题：The Role of Emotions in Context-aware Recommendation

论文出处（会议或期刊）：RecSys

论文时间：2013

 

一、 摘要（翻译论文的摘要）

       上下文推荐系统尝试利用不同的上下文去适应用户偏好，而且这被证明在很多不同的领域上都能提高推荐的精确性。情绪是最流行的上下文变量，而很少研究人研究情绪是怎样作用在推荐上的——特别是情绪变量的用法除了单单的描述效力。在这篇论文中，我们研究在上下文推荐系统算法中情绪的作用。更具体地，我们评价两个流行的上下文推荐系统算法——上下文感知过滤算法和微分上下文建模。我们考核预测的性能，探索情绪的用法和发现情绪在推荐过程中是怎样影响上下文算法的。

二、 相关技术（只写相关算法名称及相关解读参考网址）

1.Item Splitting（参考文献 Context-based splitting of item ratings in collaborative filtering）

2.Impurity criteria（参考文献 Context-based splitting of item ratings in collaborative filtering ）

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