Recommending branded products from social media -RecSys 2013-20160422

最新推荐文章于 2024-01-04 21:29:36 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/baiting/p/5235105.html

本文探讨了如何利用社交媒体用户信息对用户购买行为进行排序，并通过预测的类别进行商品品牌推荐。研究采用了如最接近邻居推荐（KNN）等方法，通过联合推荐相关商品来提升用户体验。评估指标包括流行度、精确率、召回率和F1值。关键信息点还包括点互信息（PMI）用于衡量变量间关联性。

1、Information

publication：RecSys 2013

author:zhengyong zhang

2、What

是对上一篇论文的拓展：利用社交媒体中用户信息对用户购买的类别排序；再由预测出的类别，做商品品牌的推荐

3、Dataset Facebook-Eaby

4、How

input: 用户社交媒体上特征向量

output: top k 的推荐商品品牌

method：最接近邻居推荐KNN(Like-based/purchased-based KNN) ，相关联商品的联合推荐

5、Evaluation:

baseline:popularity

Precision,Recall, F1.

6、Conclusion

点互信息pmi（x,y）可以度量两个变量之间是否有关联。

转载于:https://www.cnblogs.com/baiting/p/5235105.html

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