Litterär läsning är en viktig aktivitet för enskilda och kan vara ett långsiktigt engagemang, vilket gör bokvalet till en viktig uppgift för bokälskare och biblioteksanvändare. I den här artikeln presenterar vi ett hybridrekommendationssystem för att hjälpa läsarna att bestämma vilken bok som ska läsas härnäst. Vi studerar bok och författare rekommendationer i en hybrid rekommendation inställning och testa vår algoritm på LitRec data set. Vår hybridmetod kombinerar två objektbaserade filtreringsalgoritmer för att förutsäga böcker och författare som användaren kommer att gilla. Författarens förutsägelser utökas till en boklista som sedan aggregeras med de tidigare bokförutsägelserna. Slutligen används den resulterande boklistan för att ge top-n bok rekommendationer. Genom olika experiment visar vi att författarens rekommendation kan förbättra den övergripande bokrekommendationen.
Vaz m.fl. REF föreslår ett hybridrekommenderingssystem som kombinerar två objektbaserade filtreringsalgoritmer för att förutsäga böcker och författare som användaren kommer att gilla.
Improving a hybrid literary book recommendation system through author ranking
{'venue': "JCDL '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}