Improvement of Recommender Systems using Confidence-Aware Trust
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 830
فایل این مقاله در 7 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:
ICKIS01_034
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
Collaborative Filtering (CF) is one of the most successful recommendation techniques. Regardless of its success, it still suffers from some weaknesses such as data sparsity anduser cold-start problems, resulting in poor recommendation accuracy and reduced coverage. Trust-based recommendationmethods incorporate the additional information from the user's social trust network into collaborative filtering and can better solve such problems. However in these methods the level of confidence in direct and indirect trust estimations is under question. In this paper, an innovative Confidence-Aware Trust(CAT)-based recommendation approach is proposed within the CF framework. An evaluation is performed on the MovieLensdataset. Experimental results indicate that the CAT approach outperforms existing recommendation algorithms in terms of recommendation accuracy and coverage.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maryam Taherpour
Department of Computer Engineering Islamic Azad University, Mashhad Branch Mashhad, Iran
Hassan Shakeri
Department of Information Technology Islamic Azad University, Mashhad Branch Mashhad, Iran
Mehrdad Jalali
Department of Computer Engineering Islamic Azad University, Mashhad Branch Mashhad, 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 :