Fuzzy dynamic tensor decomposition algorithm for recommender system

Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 746

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:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_UJRSET-2-2_004

تاریخ نمایه سازی: 9 اسفند 1393

Abstract:

Model base collaborative filtering has been best method in recommender system. One of the best algorithms in it is matrix and tensor decomposition which have better result for rating prediction. In this paper we propose a new tensor decomposition method based on HoSVD algorithm that use time as independent dimension. Using time in recommender systems shows sequence of user interests better. Our method utilizes rating prediction based on previous ratings. Another innovation of it is time discretion using fuzzy method. Because idea of users have low difference in near time, we fuzzify discretion of time. Results show that fuzzy discretion in deed of crisp has better results.

Authors

Mahdi Nasiri

Department of Computer, Science and Technology,Tehran, Iran

Behrouz Minaei

Department of Computer, Science and Technology,Tehran, Iran

Mansour Rezghi

Department of Computer, Science and Technology,Tehran, Iran