Novel Neighbor Selection Method to Improve Data Sparsity Problem in Collaborative Filtering
المؤلفون المشاركون
Kwon, Hyeong-Joon
Hong, Kwang-Seok
المصدر
International Journal of Distributed Sensor Networks
العدد
المجلد 2013، العدد - (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
هندسة الاتصالات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Memory-based collaborative filtering selects the top-k neighbors with high rank similarity in order to predict a rating for an item that the target user has not yet experienced.
The most common traditional neighbor selection method for memory-based collaborative filtering is priority similarity.
In this paper, we analyze various problems with the traditional neighbor selection method and propose a novel method to improve upon them.
The proposed method minimizes the similarity evaluation errors with the existing neighbor selection method by considering the number of common items between two objects.
The method is effective for the practical application of collaborative filtering.
For validation, we analyze and compare experimental results between an existing method and the proposed method.
We were able to confirm that the proposed method can improve the prediction accuracy of memory-based collaborative filtering by neighbor selection that prioritizes the number of common items.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kwon, Hyeong-Joon& Hong, Kwang-Seok. 2013. Novel Neighbor Selection Method to Improve Data Sparsity Problem in Collaborative Filtering. International Journal of Distributed Sensor Networks،Vol. 2013, no. -, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-503004
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kwon, Hyeong-Joon& Hong, Kwang-Seok. Novel Neighbor Selection Method to Improve Data Sparsity Problem in Collaborative Filtering. International Journal of Distributed Sensor Networks Vol. 2013, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-503004
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kwon, Hyeong-Joon& Hong, Kwang-Seok. Novel Neighbor Selection Method to Improve Data Sparsity Problem in Collaborative Filtering. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2013. Vol. 2013, no. -, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-503004
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-503004
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