연구자들은 6,832명의 사용자 및 560개 호텔 간 18,267개의 상호작용으로 구성된 베트남어 호텔 추천을 위한 공개 데이터셋 ViHoRec를 소개했습니다. 이 자료는 HMAC 가명을 사용한 크로스 플랫폼 엔티티 해결과 프라이버시 보호 릴리스의 과제를 다룹니다.
- Booking.com, Traveloka, Ivivu에서 크롤링된 데이터를 재현 가능한 구축 파이프라인으로 포함합니다.
- 시간적 leave-last-one-out 분할 및 의존성 없는 베이스라인을 특징으로 하는 공개 콜드 스타트 벤치마크를 포함합니다.
- 짧은 기록을 가진 사용자에게 학습된 모델의 성능이 급격히 저하됨을 보여줍니다 (BPR-MF Recall@10: 0.065 vs. 0.120).
- UserKNN이 이 희소하고 콜드 스타트가 지배적인 테스트베드에서 가장 강력한 전체 모델임을 확립했습니다.
이 데이터셋은 현실적인 콜드 스타트 조건 하의 저자원 추천 시스템에 대한 벤치마크 역할을 합니다.