研究者らは、ベトナム語のホテル推薦のための6,832人のユーザーと560件のホテル間の18,267件の相互作用からなる公開データセットViHoRecを発表しました。このリソースは、HMAC擬似名を用いたクロスプラットフォームエンティティ解決とプライバシー保護されたリリースにおける課題に対処しています。

  • Booking.com、Traveloka、Ivivuから収集されたデータを再現可能な構築パイプラインで含みます。
  • 時間的なleave-last-one-out分割と依存関係のないベースラインを特徴とする公開コールドスタートベンチマークを含みます。
  • 短い履歴を持つユーザーに対して学習済みモデルの性能が急激に低下することを示します（BPR-MF Recall@10: 0.065 vs. 0.120）。
  • UserKNNがこのスパースでコールドスタートが支配的なテストベッドにおいて最も強力な全体モデルであることを確立しました。

このデータセットは、現実的なコールドスタート条件下での低リソース推薦システムのベンチマークとして機能します。