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A Recommendation Model for Handling Dynamics in User Profile

机译：用户配置文件中处理动态的推荐模型

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Recommender System has become the necessary agent for a naive user in the information bombardment arena of World Wide Web. In the last decade, World Wide Web emerged as an all encompassing technology that is revolutionizing the way people live. With the passage of time, user behaviors evolve and as such should be the recommendations provided. There exists a wide gap in literature to cater effectively with the issue of temporal evolution of data on the internet. This paper will specifically analyze various ways through which temporal issue can be handled in generating user profile that evolve with time. It will develop a recommendation model to handle the dynamics in user profile. The prime focal point is to examine if recommendation accuracy can be improved by adding temporal dimension. An empirical study is carried out to compare the analysis of the traditional data mining tasks and the proposed method.
机译：在万维网的信息轰炸领域，推荐系统已经成为天真用户的必要代理。在过去的十年中，万维网已成为一种全面的技术，正在彻底改变人们的生活方式。随着时间的流逝，用户的行为会演变，因此应该提供建议。为了有效地应对互联网上数据的时间演变问题，文献中存在很大的空白。本文将专门分析在生成随时间演变的用户配置文件时可以处理时间问题的各种方法。它将开发一个推荐模型来处理用户配置文件中的动态。主要重点是检查是否可以通过添加时间维度来提高推荐准确性。进行了一项实证研究，以比较传统数据挖掘任务和所提出方法的分析。

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