Abstract-Recommender system har bidragit till framgången för personliga webbplatser som de kan automatiskt och effektivt välja objekt eller tjänster anpassade till användarens intresse från enorma dataset. Dessa system lider dock av frågor som rör ett litet antal utvärderingar, kallstartssystem och datas gleshet. Flera metoder har utforskats för att hitta lösningar på relaterade frågor. Initiativet för länkade öppna data (LOD) har gett upphov till ett brett spektrum av öppna kunskapsbaser som är fritt tillgängliga på webben. De ger en värdefull informationskälla som kan förbättra konventionella rekommendationssystem, om de utnyttjas på rätt sätt. I detta dokument syftar vi till att visa att tillägg av semantisk information från LOD ökar effektiviteten hos traditionell samarbetsfiltrering. För att utvärdera noggrannheten i det semantiska tillvägagångssättet utfördes experiment på standardriktmärkesdata. De erhållna resultaten visar att rekommendationens noggrannhet och kvalitet förbättras jämfört med befintliga metoder.
För att dra nytta av länkade öppna data (LOD), Fridi och Benslimane har föreslagit tillägg av denna typ av semantisk information för att förbättra effektiviteten av traditionell samarbetsfiltrering i konventionella RS REF.
Towards Semantics-Aware Recommender System: A LOD-Based Approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}