کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4944988 | 1438018 | 2016 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Collaborative filtering via sparse Markov random fields
ترجمه فارسی عنوان
فیلتر همکاری از طریق فیلدهای تصادفی مارکوف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم توصیهگر، فیلتر کردن همگانی، میدان تصادفی مارکوف، یادگیری گرافیک انعطاف پذیر، توصیه های فیلم، توصیه دوستی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Recommender systems play a central role in providing individualized access to information and services. This paper focuses on collaborative filtering, an approach that exploits the shared structure among mind-liked users and similar items. In particular, we focus on a formal probabilistic framework known as Markov random fields (MRF). We address the open problem of structure learning and introduce a sparsity-inducing algorithm to automatically estimate the interaction structures between users and between items. Item-item and user-user correlation networks are obtained as a by-product. Large-scale experiments on movie recommendation and date matching datasets demonstrate the power of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 369, 10 November 2016, Pages 221-237
Journal: Information Sciences - Volume 369, 10 November 2016, Pages 221-237
نویسندگان
Truyen Tran, Dinh Phung, Svetha Venkatesh,