Leveraging Multiactions to Improve Medical Personalized Ranking for Collaborative Filtering
المؤلفون المشاركون
Wang, Zongmin
Gao, Shan
Guo, Guibing
Li, Runzhi
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nowadays, providing high-quality recommendation services to users is an essential component in web applications, including shopping, making friends, and healthcare.
This can be regarded either as a problem of estimating users’ preference by exploiting explicit feedbacks (numerical ratings), or as a problem of collaborative ranking with implicit feedback (e.g., purchases, views, and clicks).
Previous works for solving this issue include pointwise regression methods and pairwise ranking methods.
The emerging healthcare websites and online medical databases impose a new challenge for medical service recommendation.
In this paper, we develop a model, MBPR (Medical Bayesian Personalized Ranking over multiple users’ actions), based on the simple observation that users tend to assign higher ranks to some kind of healthcare services that are meanwhile preferred in users’ other actions.
Experimental results on the real-world datasets demonstrate that MBPR achieves more accurate recommendations than several state-of-the-art methods and shows its generality and scalability via experiments on the datasets from one mobile shopping app.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Shan& Guo, Guibing& Li, Runzhi& Wang, Zongmin. 2017. Leveraging Multiactions to Improve Medical Personalized Ranking for Collaborative Filtering. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181119
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Shan…[et al.]. Leveraging Multiactions to Improve Medical Personalized Ranking for Collaborative Filtering. Journal of Healthcare Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181119
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Shan& Guo, Guibing& Li, Runzhi& Wang, Zongmin. Leveraging Multiactions to Improve Medical Personalized Ranking for Collaborative Filtering. Journal of Healthcare Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181119
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1181119
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