Classification and Comparison of the Hybrid Collaborative Filtering Systems
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 141
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_RIEJ-6-2_004
تاریخ نمایه سازی: 13 شهریور 1400
چکیده مقاله:
Recommender systems have become fundamental applications in overloaded information domains like e-commerce. These systems aim to provide users with suggestions about items that are likely to be of their interest. Collaborative Filtering (CF) is one of the most successful approaches in recommender systems. Regardless of its success in many application domains, CF has main limitations such as sparsity, cold start, gray sheep and scalability problems. In order to overcome these limitations, hybrid CF systems have been used which combine CF with other recommendation approaches. This paper provides a comprehensive survey of hybrid CF systems; it also provides a classification for these systems, explains their strengths or weaknesses and compares their performance in dealing with the main limitations of CF.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. S. Gohari
Department of Industrial Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
M.J. Tarokh
Department of Industrial Engineering, K.N.Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :