PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Utilizing User Access Sequence to Mitigate the Cold Start Problem in Collaborative Filtering Recommendation

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Pełne wykorzystanie sekwencji dostępu użytkownika do eliminacji problemu „zimnego startu” w rekomendacjach filtracji uwspólnionej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Collaborative filtering (CF) is one of the most successful recommending techniques, but it suffers from the cold start problem which severely affected the quality of recommendation. To address this problem, we propose a novel hybrid approach, named UAS-CF, which incorporates user access sequence into traditional CF for improving the quality of recommendation. Experiments on three datasets were carried out to evaluate the performance of our method. Our results show that our approach outperforms other methods and improves recommendation quality effectively.
PL
W artykule zaprezentowano nowe podejście UAS-CF do obsługi poleceń, które włącza sekwencję dostępu użytkownika do klasycznego filtrowania uwspólnionego (ang. Collaborative Filtering), w celu polepszenia jakości rekomendacji. Badania eksperymentalne, przeprowadzone na trzech sekwencjach danych, wykazują wysoką jakość rekomendacji w porównaniu z innymi metodami.
Rocznik
Strony
217--220
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Huaqiao University, China
Bibliografia
  • [1] Su X.Y., Khoshgoftaar T.M., A Survey of Collaborative Filtering Techniques, Advances in Artificial Intelligence, 2009(2009), No.4, 1-19
  • [2] Linden G., Smith B. and York J., Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering, IEEE Internet Comput., 7(2003), No.1, 76-80
  • [3] Sarwar B., Karypis G., Konstan J. et al, Item based collaborative filtering recommendation algorithms, Proc. of the 10th international conference on World Wide Web, Hong Kong, (2001), 285-295
  • [4] Park D.H., Kim H.K., Choi I.Y., Kim, J.K., A literature review and classification of recommender systems research, Expert Systems with Applications, 39(2012), No.11, 10059-10072
  • [5] Adomavicius G., Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of the-art and possible extensions, IEEE Tran. Knowl. Data En., 17(2005), No.6, 734- 7497
  • [6] Anand D., Bharadwaj K.K., Utilizing various sparsity measures for enhancing accuracy of collaborative recommender systems based on local and global similarities, Expert Systems with Applications, 38(2011), No.5, 5101-5109
  • [7] Leung C.W., Chan S.C., Chung F., An empirical study of a cross-level association rule mining approach to cold start recommendations, Knowledge-Based Systems, 21(2008), No.7, 515-529
  • [8] Ahn H.J., A new similarity measure for collaborative filtering to alleviate the new user cold starting problem, Information Sciences, 178(2008), No.1, 37-51
  • [9] Gunawardana A., Meek C., Tied boltzmann machines for cold start recommendations, Proceedings of the 2008 ACM Conference on Recommender Systems, 2008, 19-26
  • [10 ]Givon S., Lavrenko V., Predicting social-tags for cold start book recommendations, Proceedings of the 3rd ACM Conference on Recommender Systems, 2009, 333-336
  • [11] Kim H.N., El-Saddik A., Jo G.S., Collaborative error-reflected models for cold start recommender systems, Decision Support Systems, 51(2011), No.3, 519-531
  • [12] Shinde S.K., Kulkarni U., Hybrid personalized recommender system using centering-bunching based clustering algorithm, Expert Systems with Applications, 39(2012), No.1, 1381-1387
  • [13] Said A., Jain B.J., Albayrak S., Analyzing weighting schemes in collaborative filtering: Cold start, post cold start and power users, Proceedings of the 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2012, 2035-2040
  • [14] Kuo R.J., Liao J.L., Tu C., Integration of ART2 neural network and genetic K-means algorithm for analyzing Web browsing paths in electronic commerce, Decision Support Systems, 40(2005), No.2, 355-374
  • [15] Lemire D., Maclachlan A., Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering, Proceedings of the SIAM Data Mining Conference, 2005, 471-475
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0f3f57ec-69fd-45dc-a7c3-f8539ae60197
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.