In developing recommendation services for a new digital library called iLumina (www.ilumina-project.org), we are faced with several challenges related to the nature of the data we have available. The availability and consistency of data associated with iLumina is likely to be highly variable. Any recommendation strategy we develop must be able to cope with this fact, while also being robust enough to adapt to additional types of data available over time as the digital library develops. In this paper we describe the challenges we are faced with in developing a system that can provide our users with good, consistent recommendations under changing and uncertain conditions.
在为名为iLumina(www.ilumina-project.org)的新数字图书馆开发推荐服务时,我们面临着与现有数据性质相关的若干挑战。与iLumina相关的数据的可用性和一致性可能会高度可变。我们开发的任何推荐策略都必须能够应对这一事实,同时还必须具有足够的鲁棒性,以适应随着数字图书馆的发展而随时间推移可用的其他类型的数据。在本文中,我们描述了在开发一个可以在不断变化和不确定的条件下为用户提供良好,一致的建议的系统时所面临的挑战。 P>
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