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FairMatch: A Graph-based Approach for Improving Aggregate Diversity in Recommender Systems

机译：FairMatch：一种基于图形的方法，用于改善推荐系统中的总体分集

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Masoud Mansoury; Himan Abdollahpouri; Mykola Pechenizkiy; Bamshad Mobasher; Robin Burke;
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年度 2020
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1. A New Collaborative Filtering Approach for Increasing the Aggregate Diversity of Recommender Systems [J] . Katja Niemann, Martin Wolpers SIGKDD explorations . 2013,第CDaROM期

机译：一种提高推荐系统总体多样性的新的协作过滤方法
2. An integrated recommender system for improved accuracy and aggregate diversity [J] . Bag Sujoy, Ghadge Abhijeet, Tiwari Manoj Kumar Computers & Industrial Engineering . 2019,第APRa期

机译：集成的推荐系统可提高准确性和集合多样性
3. Effective methods for increasing aggregate diversity in recommender systems [J] . Karakaya Mahmut Ozge, Aytekin Tevfik Knowledge and information systems . 2018,第2期

机译：增加推荐系统中总体分集的有效方法
4. Utilize Item Correlation to Improve Aggregate Diversity for Recommender Systems [C] . Liu Yezheng, Wang Jinkun, Jiang Yuanchun, IEEE International Conference on Data Science in Cyberspace . 2016

机译：利用项目相关性改善推荐系统的集合多样性
5. Improving Probabilistic Models for Recommender Systems with Aggregate Data. [D] . Umyarov, Akhmed. 2010

机译：使用汇总数据改进推荐系统的概率模型。
6. Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems [O] . Tao Zhou, Zoltán Kuscsik, Jian-Guo Liu, 2010

机译：解决推荐系统的表观多样性-准确性难题
7. An Improved Graph-based Recommender System for Finding Novel Recommendations among Relevant Items [O] . Ranran Liu, Zhengping Jin 2015

机译：一种改进的基于图形的推荐系统，用于查找相关项目之间的新建议

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