快速且适应性强的投票建议问卷
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。为了解决用户疲劳和不完整回答的问题，本研究提出了一种自适应问卷的方法，根据用户之前的回答选择后续问题，以提高推荐的准确性并减少问题的数量。通过使用编码器和解码器模块及选择器模块，结合瑞士联邦选举的 Smartvote 数据集进行验证，采用 IDEAL 模型作为编码器和解码器，并使用 PosteriorRMSE 方法进行问题选择，可显著提高推荐的准确性，实现与精简版问卷相同问题数量下的 74% 准确率。
本研究提出了一种自适应问卷的方法，根据用户之前的回答选择后续问题，以提高推荐的准确性并减少问题的数量。通过使用编码器和解码器模块及选择器模块，验证结果显示在瑞士联邦选举的 Smartvote 数据集上，推荐的准确性显著提高，实现了与精简版问卷相同问题数量下的 74% 准确率。
