Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 109,414,485

 Statistical Implicative Similarity Measures for Userbased Collaborative Filtering Recommender System
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Phan Quoc Nghia, Dang Hoai Phuong, Huynh Xuan Hiep
Nơi đăng: International Journal of Advanced Computer Science and Applications; Số: 11(7);Từ->đến trang: 140-146;Năm: 2016
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
This paper proposes a new similarity measures for User-based collaborative filtering recommender system. The similarity measures for two users are based on the Implication intensity measures. It is called statistical implicative similarity measures (SIS). This similarity measures is applied to build the experimental framework for User-based collaborative filtering recommender model. The experiments on MovieLense dataset show that the model using our similarity measures has fairly accurate results compared with User-based collaborative filtering model using traditional similarity measures as Pearson correlation, Cosine similarity, and Jaccard.
ABSTRACT
This paper proposes a new similarity measures for User-based collaborative filtering recommender system. The similarity measures for two users are based on the Implication intensity measures. It is called statistical implicative similarity measures (SIS). This similarity measures is applied to build the experimental framework for User-based collaborative filtering recommender model. The experiments on MovieLense dataset show that the model using our similarity measures has fairly accurate results compared with User-based collaborative filtering model using traditional similarity measures as Pearson correlation, Cosine similarity, and Jaccard.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn