Efficient Machine Learning Algorithms in Hybrid Filtering Based Recommendation System
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 73
فایل این مقاله در 28 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_JITM-15-3_009
تاریخ نمایه سازی: 5 شهریور 1402
چکیده مقاله:
The widespread use of E-commerce websites has drastically increased the need for automatic recommendation systems with machine learning. In recent years, many ML-based recommenders and analysers have been built; however, their scope is limited to using a single filtering technique and processing with clustering-based predictions. This paper aims to provide a systematic year-wise survey and evolution of these existing recommenders and analysers in specific deep learning-based hybrid filtering categories using movie datasets. They are compared to others based on their problem analysis, learning factors, data sets, performance, and limitations. Most contributions are found with collaborative filtering using user or item similarity and deep learning for the IMDB datasets. In this direction, this paper introduces a new and efficient Hybrid Filtering based Recommendation System using Deep Learning (HFRS-DL), which includes multiple layers and stages to provide a better solution for generating recommendations.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ruchika
Assistant Professor, Amity Institute of Information Technology, Amity University Uttar Pradesh, India.
Sharma
Assistant Professor, Amity Institute of Information Technology, Amity University Uttar Pradesh, India.
Hossain
Ph.D., Dean, School of Science and Engineering, Canadian University of Bangladesh, Dhaka, ۱۲۱۲, Bangladesh.
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 :