推薦システム
レコメンデーションシステムは、ユーザーの行動データ、嗜好情報、およびアイテムの特徴を活用して、アルゴリズムモデルを通じてユーザーのアイテムへの興味を予測する技術です。その主な目的は、ユーザー体験の最適化、ユーザー満足度とプラットフォームの利用継続性の向上、ならびにビジネスの転換率と収益の増加を図ることです。レコメンデーションシステムは、ECサイト、ソーシャルメディア、オンライン動画、音楽ストリーミングプラットフォームなど、さまざまな分野で広く使用されており、ユーザーのニーズとプラットフォームのリソースを効果的にマッチングし、情報フィルタリングと価値提供を実現しています。
MovieLens 1M
SSE-PT
MovieLens 20M
HyperML
MovieLens 100K
GHRS
MovieLens 10M
scaled-CER
Amazon-Book
HSTU+MoL
Gowalla
NESCL
Netflix
H+Vamp Gated
Yelp2018
NESCL
Douban Monti
GLocal-K
ReDial
KERL
Douban
I-CFN
Million Song Dataset
EASE
Flixster Monti
IGMC
Amazon Beauty
ProxyRCA
Amazon Games
CARCA
YahooMusic Monti
MG-GAT
Flixster
TransCF
Amazon Fashion
SAERS
Epinions
DANSER
YahooMusic
GRALS
Amazon Men
CARCA Learnt + Con
Last.FM
Ekar*
Polyvore
Fashion GAE
Amazon-CDs
HGN
Amazon Product Data
TLSAN
Book-Crossing
KGNN-LS
DBbook2014
KTUP (soft)
Frappe
INN
WeChat
DANSER
Yelp
ConvNCF
Alibaba-iFashion
HAKG
Amazon-Beauty
LT-OCF
Amazon Books
Multi-Gradient Descent
Amazon C&A
Amazon-Electronics
Amazon-Health
Amazon-Movies
HetroFair
BeerAdvocate
CFM
Ciao
CiteULike
Declicious
TransCF
Delicious
Dianping-Food
KGNN-LS
Echonest
Epinions-Extend
Fashion-Similar
SR-PredAO(SGNN-HN)
GoodReads-Children
HGN
GoodReads-Comics
HGN
Last.FM-360k
MovieLens-Latest
RATE-CSE
Pinterest
PixelRec
SASRec
Steam
SASRec
Tradesy