Instant Foodie: Grassroots 평가로부터 전문가 평점 예측

Source

• Evernote/IFTTT Feedly/Instant Foodie Predicting Expert Ratings From Grassroots.md

Summary

이 논문은 Google Places 의 일반 사용자 평가 (Grassroots) 를 바탕으로 Zagat Survey 의 전문가 평점 (Expert Ratings) 을 예측하는 방법을 다룹니다. 잠재 요인 모델 (Latent Factor Models) 과 순위형 평점의 확률적 처리를 통해 두 데이터 소스를 통합하고, 일반 사용자 평가로 전문가 수준의 일관된 평점을 추정할 수 있음을 보였습니다. 또한, 사용자가 더 많은 평가를 남길수록 평가의 선별력이 높아진다는 특성과 도시 간 추천 (Cross-city recommendations) 접근법을 제시합니다.

Key Points

• 일반 사용자 평가 (Google Places) 와 전문가 패널 평가 (Zagat) 의 장단점 비교 및 통합 시도
• 잠재 요인 모델과 순위형 평점의 확률적 처리를 활용한 전문가 평점 예측
• 사용자의 평가 횟수 증가에 따른 평가 선별력 (discerning) 향상 현상 발견
• 도시 간 유사 식당 추천 (Cross-city recommendations) 방법론 제시

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