Analysis of Self-Similarity in Recommender Systems
Publish place: 12th Iranian Conference on Intelligent Systems
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,159
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_232
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
Abstract:
The objective of recommender systems is to estimate the unknown ratings. This paper presents an efficient method to generate the self-similarity rating matrix for recommendersystems. We show that the rating behavior of users is statistically self-similar that none of the commonly used recommender systemmodels is able to detect this fractal behavior. This behavior can be used to predict the unknown ratings. The experimental results showed that the proposed method obtains similar accuracy in comparison to the traditional recommender system method with much less computational cost
Keywords:
Authors
Mehdi Hosseinzadeh Aghdam
School of Computer Engineering Iran University of Science and Technology Tehran, Iran
Morteza Analoui
School of Computer Engineering Iran University of Science and Technology Tehran, Iran
Peyman Kabiri
School of Computer Engineering Iran University of Science and Technology Tehran, Iran