Abstract-Recommender Systems används för att minska problemet med informationsöverbelastning inom olika domäner genom att tillhandahålla personliga rekommendationer för vissa användare baserat på deras implicita och explicita preferenser. Dock objekt-baserade Collaborative Filtering (CF) tekniker, som de mest populära teknikerna för recommender system, lider av gleshet och nya objekt begränsningar som resulterar i att producera felaktiga rekommendationer. Användningen av semantisk information utöver införandet av flerkriteriebetyg kan framgångsrikt lindra sådana problem och generera mer exakta rekommendationer. I detta dokument föreslås en Post-baserad MultiCriteria Collaborative Filtering algoritm som integrerar objektens semantiska information och multi-criteria betyg av objekt för att minska kända begränsningar av de objekt-baserade CF-tekniker. Enligt de experimentella resultaten visar sig den föreslagna algoritmen vara mycket effektiv när det gäller att hantera både gleshet och nya postproblem och ger därför mer exakta rekommendationer jämfört med standard produktbaserade CF-tekniker.
I REF föreslogs en artikelbaserad multicriteria RS för att förbättra individanpassade rekommendationer för objekt.
An Item-based Multi-Criteria Collaborative Filtering Algorithm for Personalized Recommender Systems
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}