El filtrado colaborativo (FC) es un popular enfoque de recomendación que ha sido ampliamente investigado durante las dos últimas décadas, dando lugar a un conjunto diverso de algoritmos y a una gran colección de herramientas para evaluar su rendimiento. Esta investigación propone un nuevo enfoque de recomendación para hacer frente a los problemas de ovejas grises y escasez de datos, con el objetivo de mejorar la precisión de la predicción mediante la inferencia de nuevos usuarios a partir de los usuarios existentes en los conjuntos de datos. Esta transformación crea usuarios con preferencias opuestas a las de los usuarios reales, lo que aumenta el número de usuarios y resuelve los dos problemas mencionados. El rendimiento de este enfoque se ha evaluado utilizando dos conjuntos de datos, MovieLens y FilmTrust. En conjunto, este libro contribuye al desarrollo de mejores sistemas de recomendación capaces de superar los retos de la sobrecarga de datos y mejorar la experiencia del usuario.
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