A Collaborative Recommend Algorithm Based on Bipartite Community
المؤلفون المشاركون
Liu, Quan
Fu, Yuchen
Cui, Zhiming
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The recommendation algorithm based on bipartite network is superior to traditional methods on accuracy and diversity, which proves that considering the network topology of recommendation systems could help us to improve recommendation results.
However, existing algorithms mainly focus on the overall topology structure and those local characteristics could also play an important role in collaborative recommend processing.
Therefore, on account of data characteristics and application requirements of collaborative recommend systems, we proposed a link community partitioning algorithm based on the label propagation and a collaborative recommendation algorithm based on the bipartite community.
Then we designed numerical experiments to verify the algorithm validity under benchmark and real database.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fu, Yuchen& Liu, Quan& Cui, Zhiming. 2014. A Collaborative Recommend Algorithm Based on Bipartite Community. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049117
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fu, Yuchen…[et al.]. A Collaborative Recommend Algorithm Based on Bipartite Community. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049117
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fu, Yuchen& Liu, Quan& Cui, Zhiming. A Collaborative Recommend Algorithm Based on Bipartite Community. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049117
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049117
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر