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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,964 - 2,968 (5page)
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As the digital landscape expands, accurate prediction of user preferences becomes crucial for enhancing consumer decision-making in the face of a growing wealth of product information and user data. Traditional recommendation systems relying solely on quantitative data, such as ratings, fall short of capturing the nuances of user preferences and temporal changes in product features. To address these limitations, we propose a novel timeaware rating prediction system that seamlessly integrates temporal information from usergenerated reviews with users" evolving preferences. Our approach enhances the existing graph-based recommendation models by incorporating time-sensitive factors, including review order and time intervals, which allow for capturing short-term variability in user preferences. This innovation results in a more customized recommendation system tailored to users’ dynamically changing interests. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that our proposed model significantly outperforms existing methods solely relying on textual information from reviews, showcasing the importance of integrating time-aware information in predicting user preferences.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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