کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8941878 | 1645044 | 2018 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generating inter-dependent data streams for recommender systems
ترجمه فارسی عنوان
ایجاد جریان داده وابسته به یکدیگر برای سیستم های توصیه شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ژنراتور داده مصنوعی، جریان داده های چندگانه، داده های مرتبط، سیستم توصیهگر، همجوشی داده ها،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Recommender systems are essential tools in modern e-commerce, streaming services, search engines, social networks and many other areas including the scientific community. However, lack of publicly available data hinders the development and evaluation of recommender algorithms. To address this problem, we propose a Generator of Inter-dependent Data Streams (GIDS), capable of generating multiple temporal and inter-dependent synthetic datasets of relational data. The generator is able to simulate a collection of time-changing data streams, helping to effectively evaluate a variety of recommender systems, data fusion algorithms and incremental algorithms. The evaluation using recommender and data fusion algorithms showed that our generator can successfully mimic real datasets in terms of statistical data properties, and achieved performance of recommender systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Simulation Modelling Practice and Theory - Volume 88, November 2018, Pages 1-16
Journal: Simulation Modelling Practice and Theory - Volume 88, November 2018, Pages 1-16
نویسندگان
Martin Jakomin, Tomaž Curk, Zoran BosniÄ,