Building recommendation engine in social network environment

مقدم أطروحة جامعية

Tahhan, Ahmad

مشرف أطروحة جامعية

Tadmuri, Sarah
Hattab, Izz al-Din Shakir Hasan

أعضاء اللجنة

Atum, Jalal Yusuf
al-Dawud, Ali Asad Ahmad

الجامعة

جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا

الكلية

كلية الملك الحسين لعلوم الحوسبة

القسم الأكاديمي

قسم علم الحاسوب

دولة الجامعة

الأردن

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2014

الملخص الإنجليزي

The widespread use of social networks and the accessibility of personal profile information have made it possible to build recommendation engines that exploit personal profiles.

Collaborative filtering is one of the most commonly used algorithms in recommendation engines.

This research leverages the abilities of collaborative filtering by introducing trust-based and social factors to modify existing similarity and neighborhood measures.

Using this hybrid approach, a 45% reduction in error rate has been shown as measured by root mean squared error, comparing a baseline collaborative filtering with trust-aware collaborative filtering.

This work experiments on multiple variables in collaborative filtering including neighborhood size, and threshold value in neighborhood formation sub-process.

This work also experiments on multiple similarity measures to identify the best combination of neighborhood formation and similarity that gives an optimal solution in a social trust context.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• المجتمع الافتراضي
• الاتصال
• معاهدة القوات المسلحة التقليدية في أوروبا (1990)

عدد الصفحات

94

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-414113