A new non-negative matrix factorization method to build a recommender system

  • سال انتشار: 1396
  • محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی مطالعات نوین در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات
  • کد COI اختصاصی: CONFITC04_081
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 772
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Somaye Arabi Naree

Faculty of Mathematical Sciences and Computer, Kharazmi University, Taleghani Avenue, Tehran, Iran

Maryam Mohammadi

Faculty of Mathematical Sciences and Computer, Kharazmi University, Taleghani Avenue, Tehran, Iran

چکیده

The main aim of this paper is to apply non-negative matrix factorization to build a recommender system. In a recommender system there are a group of users that rate to a set of items. These ratings can be represented by a rating matrix. The main problem is to estimate the unknown ratings and then predict the interests of the users to the items which haven’t rated. The main innovation of this paper is to propose a new algorithm to compute matrix factorization in a way that the factorized matrixes would be a good approximation for the initial rating matrix and moreover would be a good source to predict the unknown ratings of the items precisely. The results show that the proposed matrix factorization improves the estimated ratings considerably.

کلیدواژه ها

Recommender Systems, Non-Negative Matrix Factorization, Update Rules

مقالات مرتبط جدید

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.