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A Preference-Based Recommender System

机译：基于偏好的推荐系统

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The installation of recommender systems in e-applications like online shops is common practice to offer alternative or cross-selling products to their customers. Usually collaborative filtering methods, like e.g. the Pearson correlation coefficient algorithm, are used to detect customers with a similar taste concerning some items. These customers serve as recommenders for other users. In this paper we introduce a novel approach for a recommender system that is based on user preferences, which may be mined from log data in a database system. Our notion of user preferences adopts a very powerful preference model from database systems. An evaluation of our prototype system suggests that our prediction quality can compete with the widely-used Pearson-based approach. In addition, our approach can achieve an added value, because it yields better results when there are only a few recommenders available. As a unique feature, preference-based recommender systems can deal with multi-attribute recommendations.
机译：在在线商店等电子应用程序中安装推荐系统是向客户提供替代产品或交叉销售产品的常见做法。通常是协作过滤方法，例如Pearson相关系数算法用于检测对某些商品具有相似品味的顾客。这些客户充当其他用户的推荐人。在本文中，我们介绍了一种基于用户首选项的推荐系统的新颖方法，该方法可从数据库系统中的日志数据中提取。我们的用户偏好概念采用了数据库系统中非常强大的偏好模型。对原型系统的评估表明，我们的预测质量可以与广泛使用的基于Pearson的方法相抗衡。另外，我们的方法可以实现附加值，因为当仅有几个推荐者时，它会产生更好的结果。作为一项独特功能，基于首选项的推荐系统可以处理多属性推荐。

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