ViHoRec: A Quality-Controlled Vietnamese Hotel Recommendation Dataset and Cold-Start Benchmark
ViHoRec：质量控制越南酒店推荐数据集与冷启动基准
🧭 低资源推荐数据集构建 · 冷启动评估
Faculty of Information Technology, University of Science, Ho Chi Minh City · Vietnam National University, Ho Chi Minh City
贡献面向低资源越南语的酒店推荐数据集，通过跨平台对齐、质量控制和冷启动基准揭示稀疏数据下的难题
📌 工作参考价值（4 点）
- 跨平台实体对齐：电商/酒店业务涉及多数据源时，可借鉴论文的实体解析（Entity Resolution）方法，利用文本相似度与启发式规则统一不同来源的商品ID，构建统一交互。
- 冷启动策略选择：实验表明在极度稀疏、用户历史短的情况下，UserKNN优于BPR-MF等模型，提醒我们在新客/长尾场景下，基于邻域的协同过滤可能更稳定，可作为召回或兜底策略。
- 可复现的数据质量控制：论文采用可量化指标（如覆盖率、重复率、稀疏度）审计数据，而非人工清理，迁移到工业数据集构建时可设计类似的质量看板，确保数据迭代可追溯。
- 隐私合规发布：使用HMAC伪名化用户ID，既保护隐私又能维持可benchmark性，对于希望公开内部数据做学术合作的团队，提供了轻量级脱敏参考。