مشاهده مشخصات مقاله
یک معیار شباهت نوین پالایش مشارکتی در سامانه‌های توصیه‌گر
|
Authors |
-
مجتبی کاظمی
-
ساسان حسینعلی زاده
|
|
Conference |
بیست و دومین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
سامانه‌های توصیه‌گر به‌عنوان بخش مهم اینترنت، به سه دسته پالایش اطلاعات جمعیت شناختی، مبتنی بر محتوا و مشارکتی تقسیم میگردند. پالایش مشارکتی مبتنی بر همسایگان به‌عنوان مهم‌ترین کلاس‌های پالایش مشارکتی، کاربرد گسترده‌ای در حوزه تجاری را داراست. کلید این رویکرد در یافتن کاربران (کالا‌ها) مشابه براساس ماتریس امتیازات کاربر-کالا بوده تا بتواند توصیه‌های مناسبی را برای کاربران فراهم نماید. اکثر رویکردهای سامانه‌های توصیه‌گر براساس الگوریتم‌های شباهت مانند کسینوس، ضریب همبستگی پیرسون و ... می‌باشد که تنها از کالا‌های دارای امتیاز مشترک مابین کاربران به‌منظور محاسبه شباهت میان دو کاربر استفاده می‌نمایند. از همینرو این معیارها مناسب ماتریس امتیازات پراکنده نمی‌باشند. در این مقاله به‌منظور محاسبه شباهت، معیار مشابهت جدیدی را براساس همسایگان کاربران ارائه داده‌ایم تا عملکرد توصیه‌ها را زمانی که تعداد امتیازات کمی در دسترس باشد، نیز بهبود بخشد. ازاین‌رو از رویکرد احتمالاتی برای مدل‌سازی معیار مشابهت پیشنهادی میان دو کاربر استفاده کرده‌ایم. به‌منظور بیان اثربخشی معیار پیشنهادی، عملکرد معیارهای مشابهت سنتی و بروز را با معیار مشابهت پیشنهادی مقایسه کرده‌ایم. نتایج توصیه‌های صورت گرفته براساس معیارهای ارزیابی مختلف نشان‌دهنده این است که معیار مشابهت پیشنهادی عملکرد بهتری در مقایسه با دیگر معیارهای مشابهت در داده‌های پراکنده را داراست. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}