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An Expected Item Bias based Hybrid Approach for Recommendation System
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- 발행기관
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- 간행물
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- 통권
- Vol.7 No.2 (2014.04)바로가기
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- 페이지
- pp.131-140
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A230147
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- To improve the accuracy of memory based recommendation while keeping the low time cost, an expected item bias (EIA) based similarity computation is proposed. And a hybrid approach (HA) integrating the global rating information and local rating information is also proposed. The features of two classical datasets MovieLens and Netflix for recommendation system benchmarking are anglicized. The experiments on MovieLens and Netflix show that both EIA and HA could improve the performance alone. A combinational use of them will lead even better results on the two benchmark datasets.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Analysis on the Sparsity of Data
4. Similarity Computation
5. The Hybrid Approach for Recommendation
6. Experiments
6.1. Datasets
6.2. Evaluation
6.3. Results
7. Conclusions
References
키워드
Recommendation System Hybrid Approach Personized Service Collaborative Filtering저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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