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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/61511
標題: | 植基於轉移學習的雙向推薦模型 Transfer-Learning based Models for Reciprocal Recommendation |
作者: | Chia-Hsin Ting 丁佳欣 |
指導教授: | 林守德(Shou-De Lin) |
關鍵字: | 雙向推薦系統,轉移學習, Reciprocal Recommender System,Transfer Learning, |
出版年 : | 2013 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 推薦系統通常基於使用者的喜好而推薦物品給使用者,雙向推薦系統卻是使用者推薦給另一名使用者,並且希望能使他們互相滿意對方而達到高的配對率。實際上的應用有線上求職或線上交友系統。但傳統的推薦系統因為只考量單方面的喜好,所以並無法滿足雙向推薦系統的需求。為了解決這個問題,我們提出了一個基於矩陣分解與轉移學習模型的新方法並且實驗在兩個真實的資料集上:分別是線上交友網站(libimseti)以及線上求職網站(104人力銀行)。我們模型中的核心概念是調整TCF模型中的學習方式,試著讓可能配對的雙方都出現在對方的推薦列表中。根據實驗結果,我們的模型在AUC的評估準則中表現的比傳統的模型以及一些目前發展最好的雙向推薦系統還要好。 Reciprocal recommender systems have become popular in these years with various applications such as online dating, employee recruitment and mentor-mentee matching. The major difference between the traditional recommender systems and reciprocal recommender systems is that a reciprocal recommender has to satisfy both sides. Therefore, we proposed a simple and meaningful feature, the Mutual-Attraction Indicator, to model the mutual preferences of both parties. Using such indicator, we design of a transfer-learning based model for reciprocal recommender. The experiments evaluate the proposed approaches in two real world data sets, online dating application and human resource website, showing significantly improved performance over the original factorization models and some state-of-the-art reciprocal recommenders. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/61511 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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