Empfehlungssysteme auf der Grundlage kollaborativer Filterung
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Collaborative Filtering (CF) ist ein beliebter Empfehlungsansatz, der in den letzten zwei Jahrzehnten intensiv erforscht wurde, was zu einer vielfältigen Reihe von Algorithmen und einer umfangreichen Sammlung von Tools zur Bewertung ihrer Leistung geführt hat. Diese Forschungsarbeit schlägt einen neuen Empfehlungsansatz vor, um die Probleme der grauen Schafe und der Datenknappheit anzugehen, mit dem Ziel, die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern, indem neue Nutzer aus bestehenden Nutzern in den Datensätzen abgeleitet werden. Durch diese Transformation werden Nutzer mit Präferenzen ges...
Collaborative Filtering (CF) ist ein beliebter Empfehlungsansatz, der in den letzten zwei Jahrzehnten intensiv erforscht wurde, was zu einer vielfältigen Reihe von Algorithmen und einer umfangreichen Sammlung von Tools zur Bewertung ihrer Leistung geführt hat. Diese Forschungsarbeit schlägt einen neuen Empfehlungsansatz vor, um die Probleme der grauen Schafe und der Datenknappheit anzugehen, mit dem Ziel, die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern, indem neue Nutzer aus bestehenden Nutzern in den Datensätzen abgeleitet werden. Durch diese Transformation werden Nutzer mit Präferenzen geschaffen, die denen der tatsächlichen Nutzer entgegengesetzt sind, was die Anzahl der Nutzer erhöht und die beiden genannten Probleme löst. Die Leistung dieses Ansatzes wurde anhand von zwei Datensätzen, MovieLens und FilmTrust, bewertet. Insgesamt trägt dieses Buch zur Entwicklung besserer Empfehlungssysteme bei, die in der Lage sind, die Herausforderungen der Datenüberlastung zu meistern und dieNutzererfahrung zu verbessern.
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