A customized non-exclusive clustering algorithm for news recommendation systems
المؤلفون المشاركون
Ibrahim, Hamidah
Sidi, Fatimah
Mustafa, Ayidah
Darwishi, Asghar
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 27، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2019)، ص ص. 368-379، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Clustering is one of the main tasks in machine learning and data mining, and is being utilized in many applications including news recommendation systems.
In this paper, we propose a new non-exclusive clustering algorithm named Ordered Clustering (OC) with the aim is to increase the accuracy of news recommendation for online users.
The basis of OC is a new initialization tech- nique that groups news items into clusters based on the highest similarities between news items to accommodate news nature in which a news item can belong to different categories.
Hence, in OC, multiple membership in clusters is allowed.
An experiment is carried out using a real dataset which is collected from the news websites.
The experimental results demonstrated that the OC outperforms the k-means algorithm with respect to Precision, Recall, and F1-Score.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Darwishi, Asghar& Ibrahim, Hamidah& Sidi, Fatimah& Mustafa, Ayidah. 2019. A customized non-exclusive clustering algorithm for news recommendation systems. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 27, no. 1, pp.368-379.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094609
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Darwishi, Asghar…[et al.]. A customized non-exclusive clustering algorithm for news recommendation systems. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 27, no. 1 (2019), pp.368-379.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094609
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Darwishi, Asghar& Ibrahim, Hamidah& Sidi, Fatimah& Mustafa, Ayidah. A customized non-exclusive clustering algorithm for news recommendation systems. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2019. Vol. 27, no. 1, pp.368-379.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094609
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
رقم السجل
BIM-1094609
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