Improving Top-N Recommendation Performance Using Missing Data
المؤلفون المشاركون
Zhao, Xiangyu
Niu, Zhendong
Wang, Kaiyi
Niu, Ke
Liu, Zhongqiang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recommender systems become increasingly significant in solving the information explosion problem.
Data sparse is a main challenge in this area.
Massive unrated items constitute missing data with only a few observed ratings.
Most studies consider missing data as unknown information and only use observed data to learn models and generate recommendations.
However, data are missing not at random.
Part of missing data is due to the fact that users choose not to rate them.
This part of missing data is negative examples of user preferences.
Utilizing this information is expected to leverage the performance of recommendation algorithms.
Unfortunately, negative examples are mixed with unlabeled positive examples in missing data, and they are hard to be distinguished.
In this paper, we propose three schemes to utilize the negative examples in missing data.
The schemes are then adapted with SVD++, which is a state-of-the-art matrix factorization recommendation approach, to generate recommendations.
Experimental results on two real datasets show that our proposed approaches gain better top-N performance than the baseline ones on both accuracy and diversity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Xiangyu& Niu, Zhendong& Wang, Kaiyi& Niu, Ke& Liu, Zhongqiang. 2015. Improving Top-N Recommendation Performance Using Missing Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073664
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Xiangyu…[et al.]. Improving Top-N Recommendation Performance Using Missing Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073664
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Xiangyu& Niu, Zhendong& Wang, Kaiyi& Niu, Ke& Liu, Zhongqiang. Improving Top-N Recommendation Performance Using Missing Data. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073664
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073664
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