1.关于推荐的缩写
1.1 CR Content-based Recommendation 基于内容的推荐
1.2 CFR Collaborative Filtering Recommendation 基于协同过滤的推荐
1.3 ARR Association Rule-based Recommendation 基于关联内容的推荐
1.4 AR Utility-based Recommendation 基于效用的推荐
1.5 KR Knowledge-based Recommendation 基于知识的推荐
1.6 HR Hybrid Recommendation 组合推荐
2. 很难理解的缩写
2.1 popularity bias 流行度偏执
2.2 Feedback Loop 数据链路
2.3 C Customer 接收者
2.4 P Provider 提供者
2.5 S Supplement Users 其他利益相关者
3.关于算法的缩写
3.1 Matrix Factorization
3.2
4. 关于评价的缩写
4.1 Ranked group fair-ness 排序群组公平性
4.2 Normalization discount difference ,rND 归一化折扣差异
4.3 Normalization discount KL-divergence，rKL 归一化折扣KL散度
4.4 Normal discount ratio，rRD 归一化则扣比例
4.5 dispararte treatment ratio ， 区别对待率
4.6 probabilistic ranking priciple ，概率排序原理
4.7 demographic parity constraints ， 人口均等约束
4.8 disparate treatment constraint ，区别对待约束
4.9 disparate impact constraint ， 区分影响约束
4.9 disparate impact radio ， 区分影响率
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