Pointer-Based Item-to-Item Collaborative Filtering Recommendation System Using a Machine Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
The creation of digital marketing has enabled companies to adopt personalized item recommendations for their customers. This process keeps them ahead of the competition. One of the techniques used in item recommendation is known as item-based recommendation system or item–item collaborative filtering. Presently, item recommendation is based completely on ratings like 1–5, which is not included in the comment section. In this context, users or customers express their feelings and thoughts about products or services. This paper proposes a machine learning model system where 0, 2, 4 are used to rate products. 0 is negative, 2 is neutral, 4 is positive. This will be in addition to the existing review system that takes care of the users’ reviews and comments, without disrupting it. We have implemented this model by using Keras, Pandas and Sci-kit Learning libraries to run the internal work. The proposed approach improved prediction with [Formula: see text] accuracy for Yelp datasets of businesses across 11 metropolitan areas in four countries, along with a mean absolute error (MAE) of [Formula: see text], precision at [Formula: see text], recall at [Formula: see text] and F1-Score at [Formula: see text]. Our model shows scalability advantage and how organizations can revolutionize their recommender systems to attract possible customers and increase patronage. Also, the proposed similarity algorithm was compared to conventional algorithms to estimate its performance and accuracy in terms of its root mean square error (RMSE), precision and recall. Results of this experiment indicate that the similarity recommendation algorithm performs better than the conventional algorithm and enhances recommendation accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».