Online Recommender System Considering Changes in User's Preference
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 9، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 224
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-9-2_007
تاریخ نمایه سازی: 20 مرداد 1400
چکیده مقاله:
Recommender systems extract unseen information for predicting the next preferences. Most of these systems use additional information such as demographic data and previous users' ratings to predict users' preferences but rarely have used sequential information. In streaming recommender systems, the emergence of new patterns or disappearance a pattern leads to inconsistencies. However, these changes are common issues due to the user's preferences variations on items. Recommender systems without considering inconsistencies will suffer poor performance. Thereby, the present paper is devoted to a new fuzzy rough set-based method for managing in a flexible and adaptable way. Evaluations have been conducted on twelve real-world data sets by the leave-one-out cross-validation method. The results of the experiments have been compared with the other five methods, which show the superiority of the proposed method in terms of accuracy, precision, recall.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
J. Hamidzadeh
Faculty of computer engineering and information technology, Sadjad University, Mashhad, Iran.
M. Moradi
Faculty of computer engineering and information technology, Sadjad University, Mashhad, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :