Personalized Recommendations Based on Sentimental Interest Community Detection
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Communities have become a popular platform of mining interests for recommender systems.
The semantics of topics reflect users’ implicit interests.
Sentiments on topics imply users’ sentimental tendency.
People with common sentiments can form resonant communities of interest.
In this paper, a resonant sentimental interest community-based recommendation model is proposed to improve the accuracy performance of recommender systems.
First, we learn the weighted semantics vector and sentiment vector to model semantic and sentimental user profiles.
Then, by combining semantic and sentimental factors, resonance relationship is computed to evaluate the resonance relationship of users.
Finally, based on resonance relationships, resonant community is detected to discover a resonance group to make personalized recommendations.
Experimental results show that the proposed model is more effective in finding semantics-related sentimental interests than traditional methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zheng, Jianxing& Wang, Yanjie. 2018. Personalized Recommendations Based on Sentimental Interest Community Detection. Scientific Programming،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214764
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zheng, Jianxing& Wang, Yanjie. Personalized Recommendations Based on Sentimental Interest Community Detection. Scientific Programming No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214764
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zheng, Jianxing& Wang, Yanjie. Personalized Recommendations Based on Sentimental Interest Community Detection. Scientific Programming. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214764
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214764
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