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: 51,137,640

 User based Recommender Systems using Implicative Rating Measure
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Lan Phuong Phan, Hung Huu Huynh, Hiep Xuan Huynh
Nơi đăng: IJACSA; Số: 8;Từ->đến trang: 37-43;Năm: 2017
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
This paper proposes the implicative rating measure developed on the typicality measure. The paper also proposes a new recommendation model presenting the top N items to the active users. The proposed model is based on the user-based collaborative filtering approach using the implicative intensity measure to find the nearest neighbors of the active users, and the proposed measure to predict users’ ratings for items. The model is evaluated on two datasets MovieLens and CourseRegistration, and compared to some existing models such as: the item based collaborative filtering model using the Jaccard measure, the user based collaborative filtering model using Jaccard measure, the popular items based model, the latent factor based model, and the association rule based model using the confidence measure. The experimental results show that the performance of the proposed model is better when compared to other five models
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