A framework for collaborative, content-based and demographic filtering
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DOI：
10.1023/a:1006544522159
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发表时间：
1999-12-01
影响因子：
12
通讯作者：
Pazzani, MJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pazzani, MJ
我们讨论学习用户兴趣的配置文件，以推荐信息源，如网页或新闻文章。我们描述了可用于确定是否向特定用户推荐特定页面的信息类型。这些信息包括页面的内容、用户在其他页面上的评分以及这些页面的内容、其他用户对该页面的评分以及这些其他用户在其他页面上的评分以及有关用户的人口统计信息。我们描述了每种类型的信息可以单独使用，然后讨论一种方法来结合来自多个来源的建议。我们说明了每种方法和推荐餐馆的背景下的组合方法。
We discuss learning a profile of user interests for recommending information sources such as Web pages or news articles. We describe the types of information available to determine whether to recommend a particular page to a particular user. This information includes the content of the page, the ratings of the user on other pages and the contents of these pages, the ratings given to that page by other users and the ratings of these other users on other pages and demographic information about users. We describe how each type of information may be used individually and then discuss an approach to combining recommendations from multiple sources. We illustrate each approach and the combined approach in the context of recommending restaurants.