Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 106,077,324
Cognitive Similarity-Based Collaborative Filtering Recommendation System
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Luong Vuong Nguyen, Minsung Hong, Jason J. Jung*, and Bongsoo Sohn
Nơi đăng:
Applied Sciences-Basel (SCIE), ISSN 2076-3417. DOI:10.3390/app10124183;
S
ố:
10(12);
Từ->đến trang
: 4183;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
This paper provides a new approach that improves collaborative filtering results in recommendation systems. In particular, we aim to ensure the reliability of the data set collected which is to collect the cognition about the item similarity from the users. Hence, in this work, we collect the cognitive similarity of the user about similar movies. Besides, we introduce a three-layered architecture that consists of the network between the items (item layer), the network between the cognitive similarity of users (cognition layer) and the network between users occurring in their cognitive similarity (user layer). For instance, the similarity in the cognitive network can be extracted from a similarity measure on the item network. In order to evaluate our method, we conducted experiments in the movie domain. In addition, for better performance evaluation, we use the F-measure that is a combination of two criteria
Precision
and
Recall
. Compared with the Pearson Correlation, our method more accurate and achieves improvement over the baseline 11.1% in the best case. The result shows that our method achieved consistent improvement of 1.8% to 3.2% for various neighborhood sizes in MAE calculation, and from 2.0% to 4.1% in RMSE calculation. This indicates that our method improves recommendation performance
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn