【摘 要】
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结合领域内知识的个性化推荐算法在近年来受到了广泛关注,许多研究工作尝试将商品之间的关系(如互补关系等)融入到推荐算法中.对于商家而言,了解商品互补的关系能够帮助他们
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,清华大学北京信息科学与技术国家研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672311,61532011),国家重点研发计划(2018YFC0831900)
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结合领域内知识的个性化推荐算法在近年来受到了广泛关注,许多研究工作尝试将商品之间的关系(如互补关系等)融入到推荐算法中.对于商家而言,了解商品互补的关系能够帮助他们更好地制定定价策略;对于推荐算法而言,结合商品关系的推荐也更有可能生成令人满意的结果,因此,如何挖掘商品间的互补关系是一个很有意义的研究问题.现有方法大多从用户历史中的“共同购买”发掘商品的互补关系,但是由于真实的购买场景非常复杂,得到的很可能仅仅是共现关系而不是互补关系.借鉴经济学的相关研究,提出了商品潜在互补性发现推荐模型(latent c
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