I detta dokument föreslås en ny åtgärd för rekommendation genom att integrera likheter mellan Triangle och Jaccard. Triangelns likhet beaktar både längden och vinkeln på graderingsvektorer mellan dem, medan Jaccard likheten betraktar icke co-rating användare. Vi jämför den nya likhetsmåttet med åtta toppmoderna på fyra populära datauppsättningar under leave-one-out scenariot. Resultaten visar att den nya åtgärden överträffar alla motparter när det gäller det genomsnittliga absoluta felet och rotens genomsnittliga kvadratfel.
I Ref föreslog författarna en ny åtgärd som integrerar triangelns likhet med Jaccards likhet.
Integrating Triangle and Jaccard similarities for recommendation
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}