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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2010.9
- 수록면
- 53 - 65 (13page)
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Despite the overall success of neighbor?based CF methods, there are some fundamental questions about neighbor selection and prediction mechanism including arbitrary similarity, over?fitting interpolation weights, no trust consideration between neighbours, etc. This paper proposes a simple method to compute absolute interpolation weights based on similarity values. In order to supplement the method, two schemes are additionally devised for high?quality neighbour selection and trust metrics based on co?ratings. The former requires that one or more neighbour’s similarity should be better than a pre?specified level which is higher than the minimum level. The latter gives higher trust to neighbours that have more co?ratings. Experimental results show that the proposed method outperforms the pure IBCF by about 8% improvement. Furthermore, it can be easily combined with other predictors for achieving better prediction quality.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Research
3. Determining Interpolation Weights
4. EXperimentAL Results
5. Conclusion
References
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