A recommender system based on trust and semantics in collaborative systemsusing a new measure of association
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,244
فایل این مقاله در 6 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:
ICKIS01_027
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
One of the most popular techniques used in recommender systems is collaborating filtering. In this technique it is usual that Pearson’s correlation is used to find thesimilarity between users. It is a known fact that Pearson’s correlation is not suitable for measuring the strength of nonlinearrelations. Since Spearman’s correlation is in fact Pearson’s correlation applied to ranks and does not work well in non-monotone relationships and since measures like Kendal’stau do not work well in small samples, we introduce a new measure of association to be used in collaborative systems whichwe shall call alpha. Our investigations show it leads to better MAE. We also propose a method by combining Alpha and trust propagation and add anew algorithm to semantic similarity for confronting the problems with cold startand it leads to better coverage.
کلیدواژه ها:
recommender systems ، alpha measure of association ، semantic similarity ، collaborative filtering ، cold start
نویسندگان
Seyedeh Homa Alizadeh
Computer EngineeringDepartment Imam Reza International University Mashhad, Iran
Majid Vafaei Jahan
Computer Engineering Department Islamic Azad University Mashhad, Iran
N. R. Arghami
R&D Department FAMA Technology Naperville, IL, USA
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 :