Recommendation Systems based on Association Rule Mining for a Target Object by Evolutionary Algorithms
- سال انتشار: 1396
- محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
- کد COI اختصاصی: ICELE02_456
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 780
نویسندگان
Department of Computer Engineering, Faculty of Computer & Electrical Engineering, Kashan Branch, Islamic Azad University,Kashan, Isfahan, Iran
Department of Computer Engineering, Faculty of Computer & Electrical Engineering, University of Kashan, Kashan, Isfahan, Iran
Young Researcher and Elite Club, Natanz Branch, Islamic Azad University, Natanz, Isfahan, Iran
چکیده
Recommender systems are designed for offering products to the potential customers. Collaborative Filtering is known as a common way in Recommender systems which offers recommendations made by similar users in the case of entering time and previous transactions. Low accuracy of suggestions due to a database is one of the main concerns about collaborative filtering recommender systems. In this field, numerous researches have been done to use associative rules for recommendation systems to improve accuracy but runtime of rule-based recommendation systems is high and can not be used in real world. So, many researchers suggest using evolutionary algorithms for finding relative best rules at runtime very fast. The present study investigated the works done for producing associative rules with higher speed and quality. In the first step Apriori-based algorithm will be introduced which is used for recommendation systems and then Particle Swarm Optimization algorithm will be described and the issues of these 2 work will be discussed. Studying this research could help to know the issues in this research field and produce suggestions which have higher speed and qualityکلیدواژه ها
Recommander Systems; Collaborative Filtering; Association Rule Mining; Multi-Objective Evolutionary Algorithms; Particle Swarm Optimization; Geneticمقالات مرتبط جدید
- tGraph_PheroWalk : یک الگوریتم جدید برای یادگیری بازنمایی گراف های پویا
- Efficient Triple Modular Redundancy for Reliability Enhancement of DNNs Using Explainable AI
- مقایسه فناوری CMUT با پیزوالکتریک برای کاربرد در تصویربرداری التراسونیک
- بهبود کنترل دست رباتیک به کمک کنترل کننده تطبیقی فازی-PID
- طراحی و شبیه سازی آنتن تک قطبی چند بانده فشرده با تغذیه ریز نوار برای بهبود عملکرد در باندهای فرکانسی ۲.۵، ۳.۸، ۵.۴ و ۶.۹ گیگاهرتز
اطلاعات بیشتر در مورد 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.