Abstract-Det finns många rekommendationssystem tillgängliga för att förse användare med personliga tjänster. Bland dem är den vanligaste användningen inom elektronisk handel "samarbetsfiltrering", som är en teknik som ger en process för att filtrera kundinformation för att förbereda profiler och ge rekommendationer om produkter som förväntas föredras av andra användare, baserat på sådana informationsprofiler. Samverkansfiltreringssystem har dock till sin natur både tekniska frågor som gleshet, skalbarhet och öppenhet samt säkerhetsfrågor i insamlingen av den information som blir grunden för utarbetandet av profilerna. I den här artikeln föreslår vi ett filmrecommendation system, baserat på valet av optimala personliga benägenhet variabler och utnyttjandet av ett säkert samarbetande filtreringssystem, för att ge en lösning på sådana gleshet och skalbarhet frågor. Samtidigt antar vi "push attack"-principer för att hantera säkerhetssårbarheten hos samarbetsfiltreringssystem. Dessutom bedömer vi systemets tillämplighet med hjälp av den öppna databasen MovieLens, och presenterar ett personligt benäget ramverk för förbättring av prestandan hos recommendatorsystem. Vi har framgångsrikt kommit fram till ett filmrekommenderingssystem genom valet av optimala personaliseringsfaktorer och förkroppsligandet av ett säkert samverkande filtreringssystem
För att minska databristen, Jeong et al. REF tillhandahåller ett filmrekommenderingssystem baserat på samarbetsfiltreringsmetod.
Performance Improvement of a Movie Recommendation System based on Personal Propensity and Secure Collaborative Filtering
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}