许多推荐技术(如协同过滤)存在以下不足,降低了用户的体验满意度和忠诚度:1)忽略了"用户兴趣和商品属性会随时间而改变"这一事实; 2)过度追求预测准确性而牺牲了推荐多样性和新颖性.为此,提出一种能动态适应上述变化,同时优化推荐准确度、多样度和新颖度的互动式推荐系统.主要步骤:1)采用理想点法构造多目标优化函数; 2)收集用户反馈信息,及时地更新推荐策略; 3)基于多臂赌博机构建互动式推荐框架.实验表明,经过与用户不断地互动推荐,该系统的平均列表准确度、多样度和新颖度都在逐步提升.
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