کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4946409 1439282 2017 34 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mixed similarity learning for recommendation with implicit feedback
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری ترکیبی مختلط برای توصیه با بازخورد ضمنی
کلمات کلیدی
شباهت مختلط، بازخورد مستقل، سیستم توصیهگر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we exploit the complementarity of the predefined similarity and the learned similarity via a novel mixed similarity model. Furthermore, we develop a novel recommendation algorithm, i.e., pairwise factored mixed similarity model (P-FMSM), based on the mixed similarity and pairwise preference assumption. Our P-FMSM is able to (i) capture the locality of the user-item interactions via the symmetric predefined similarity, (ii) model the global correlations among items via the asymmetric learned similarity, and (iii) digest the uncertain implicit feedback via the pairwise preference assumption. Empirical studies on four public datasets show that our P-FMSM can recommend significantly more accurate than several state-of-the-art methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 119, 1 March 2017, Pages 178-185
نویسندگان
, , , , , ,