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: 51,137,630

 Association-Based Recommender System using Statistical Implicative Cohesion Measure
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Lan Phuong Phan, Ky Minh Nguyen, Hiep Xuan Huynh and Huu Hung Huynh
Nơi đăng: Hội nghị KSE 2016; Số: 1;Từ->đến trang: 1;Năm: 2016
Lĩnh vực: Chưa xác định; Loại: Báo cáo; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
The strength of the association rule-based approach compared to other approaches in building recommender systems is that it can provide the deep explanations. Besides, evaluating the quality of generated rules to obtain the better recommendations is also necessary. This can be completed by using the statistical implicative cohesion measure - a measure used for finding the rules with strong implicative relationships. The higher the cohesion value of a rule is, the better the quality of that rule is. This paper proposes a new approach based on the association rules and the cohesion measure to discover the tendencies in a data set and recommend the top items to a user. The proposed recommender system is tested on the data sets Groceries and CourseRegistration. Depending on the purpose of users, they can change the thresholds on the measure to observe the tendencies as well as to get the top recommendations.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn