An Effective Collaborative User Model Using Hybrid Clustering Recommendation Methods
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative Filtering (CF) has been known as the most successful recommendation technique in which recommendations are made based on the past rating records from like-minded users. Significant growth of users and items have negatively affected the efficiency of CF and pose key issues related to computational aspects and the quality of recommendation such as high dimensionality and data sparsity. In this study, a hybrid method was proposed and was capable to solve the mentioned problems using a neighborhood selection process for each user through two clustering algorithms which were item-based k-means clustering and user-based Fuzzy Clustering. Item-based k-means clustering was applied because of its advantages in computational time and hence it is able to address the high dimensionality issues. To create user groups and find the correlation between users, we employed the user-based Fuzzy Clustering and it has not yet been used in user-based CF clustering. This clustering can calculate the degree of membership among users into set of clustered items. Furthermore, a new similarity metric was designed to compute the similarity value among users with affecting the output of user-based Fuzzy Clustering. This metric is an alternative to the basic similarity metrics in CF and it has been proven to provide high-quality recommendations and a noticeable improvement on the accuracy of recommendations to the users. The proposed method has been evaluated using two benchmark datasets, MovieLens and LastFM in order to make a comparison with the existing recommendation methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».