Meningkatkan Pengalaman Pengguna Baru dengan Rekomendasi Cerdas Melalui M3Rec

Keberhasilan M3Rec dalam meningkatkan hit ratio dan NDCG pada berbagai dataset menunjukkan bahwa model ini memiliki potensi besar untuk diadopsi secara luas, terutama dalam platform yang sangat bergantung pada personalisasi konten. Baik dalam e-commerce, platform musik seperti Last.fm, atau situs streaming film seperti MovieLens, pendekatan ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan dengan rekomendasi yang lebih akurat sejak interaksi pertama.

Dengan hasil penelitian yang kuat dan solusi yang relevan, M3Rec memberikan arah baru bagi pengembangan sistem rekomendasi di masa depan. Pendekatan ini dapat terus dikembangkan dan diterapkan pada skala yang lebih luas, sambil tetap mempertimbangkan fleksibilitas dan kebutuhan adaptasi dalam berbagai skenario pengguna. Dengan demikian, sistem rekomendasi yang lebih cerdas dan efisien menjadi semakin dekat untuk diwujudkan dalam dunia nyata.

Referensi

Wang, Y., Ge, Y., Li, Z., Li, L., & Chen, R. (2024). M3Rec: A context-aware offline meta-level model-based reinforcement learning approach for cold-start recommendation. ACM Transactions on Information Systems, 42(6), Article 146. https://doi.org/10.1145/3659947