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Dimensions as Virtual Items: Improving the predictive ability of top-N recommender systems

机译：尺寸作为虚拟项目：提高前N个推荐系统的预测能力

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Traditionally, recommender systems for the web deal with applications that have two dimensions, users and items. Based on access data that relate these dimensions, a recommendation model can be built and used to identify a set of N items that will be of interest to a certain user. In this paper we propose a multidimensional approach, called DaVI (Dimensions as Virtual Items), that consists in inserting contextual and background information as new user-item pairs. The main advantage of this approach is that it can be applied in combination with several existing two-dimensional recommendation algorithms. To evaluate its effectiveness, we used the DaVI approach with two different top-N recommender algorithms. Item-based Collaborative Filtering and Association Rules based, and ran an extensive set of experiments in three different real world data sets. In addition, we have also compared our approach to the previously introduced combined reduction and weight post-filtering approaches. The empirical results strongly indicate that our approach enables the application of existing two-dimensional recommendation algorithms in multidimensional data, exploiting the useful information of these data to improve the predictive ability of top-N recommender systems.
机译：传统上，用于Web的推荐系统处理具有两个维度（用户和项目）的应用程序。基于与这些维度相关的访问数据，可以构建推荐模型并将其用于标识特定用户感兴趣的一组N个项目。在本文中，我们提出了一种多维方法，称为DaVI（维数为虚拟项目），其中包括将上下文和背景信息作为新的用户项对插入。这种方法的主要优点是可以与几种现有的二维推荐算法结合使用。为了评估其有效性，我们将DaVI方法与两种不同的top-N推荐算法一起使用。基于项目的协作过滤和关联规则，并在三个不同的现实世界数据集中进行了广泛的实验。此外，我们还将我们的方法与先前引入的减少和重量后过滤组合方法进行了比较。实证结果强烈表明，我们的方法能够将现有的二维推荐算法应用于多维数据，并利用这些数据的有用信息来提高前N个推荐系统的预测能力。

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