سال انتشار: 1389
کد COI مقاله: JR_IJIEPR-21-3_004
زبان مقاله: انگلیسیمشاهد این مقاله: 357
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 10 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:
مشخصات نویسندگان مقاله Use of Semantic Similarity and Web Usage Mining to Alleviate the Drawbacks of User-Based Collaborative Filtering Recommender Systems
چکیده مقاله:
One of the most famous methods for recommendation is user-based Collaborative Filtering (CF). This system compares active user’s items rating with historical rating records of other users to find similar users and recommending items which seems interesting to these similar users and have not been rated by the active user. As a way of computing recommendations, the ultimate goal of the user-based collaborative filtering is recommending items with the high accuracy and coverage degree. Nevertheless, some famous limitations are obstacles to meet them. They are Scalability, Sparseness and new item problems. Scalability problem can be handled with the use of Data Mining techniques like clustering. However, use of this technique often leads to the lower recommendation accuracy. Nevertheless, two other problems still remain. Involving Semantic knowledge can increase the performance of recommendation in sparseness and New-Item Problem conditions as well. This paper presents a new approach to deal with the drawbacks of user-based CF systems for web pages recommendation by Combination of Semantic Knowledge with Web Usage Mining (WUM). Semantic knowledge of web pages are extracted and subsequently incorporated into the navigation patterns of each cluster which obtained from clustering the access sessions to get the Semantic Patterns of each cluster. The cluster with the most relevant semantic pattern is chosen with the comparison of semantic representation of the active user session with the semantic patterns and the proper web pages are recommended based on a switching recommendation engine. This engine recommends a list of appropriate recommendations. Results of the implementation of this hybrid web recommender system indicates that this combined approach yields better results in both accuracy and coverage metrics and also has a considerable capability to handle collaborative filtering recommender system for its typical shortcomings.
کلیدواژه ها:
User-Based Collaborative Filtering, Hybrid Recommender system, Semantic Similarity, Scalability, Sparseness, New-Item Problem
کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله
برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:https://civilica.com/doc/281335/
نحوه استناد به مقاله:
در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:Samizadeh, Reza و Ghelichkhani, Babak,1389,Use of Semantic Similarity and Web Usage Mining to Alleviate the Drawbacks of User-Based Collaborative Filtering Recommender Systems,,,,,https://civilica.com/doc/281335
در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1389, Samizadeh, Reza؛ Babak Ghelichkhani)
برای بار دوم به بعد: (1389, Samizadeh؛ Ghelichkhani)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.
مدیریت اطلاعات پژوهشی
اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.
علم سنجی و رتبه بندی مقاله
مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.
مقالات مرتبط جدید
- شناسایی و رتبه بندی عوامل تأثیرگذار در برنامه ریزی پرژه های ساخت (مطالعه موردی)
- تجزیه و تحلیل ریسک در انتخاب بهترین روش ارزیابی عملکرد با رویکرد طراحی بدیهی فازی
- نسل جدیدی از مواد کامپوزیتی هوشمند فوق پیشرفته نوآورانه حاوی سیالات الکترورئولوژیک: یک بررسی تجربی
- دلایل افزایش نیروگاه های بادی نسبت به نیروگاه های خورشیدی نیروگاه های خورشیدی در ایران و جهان
- مطالعه فرکانسی افزودن گارنی فلپ پلاسمایی بر میدان جریان حول صفحه تخت
مقالات فوق اخیرا در حوزه مرتبط با این مقاله به سیویلیکا افزوده شده اند.
به اشتراک گذاری این صفحه
اطلاعات بیشتر درباره COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.