Rekommendationssystem är system som kan erbjuda de lämpligaste tjänsterna och produkterna till användarna. Genom specifika metoder och tekniker försöker de rekommenderade systemen identifiera de lämpligaste objekten, t.ex. typer av information och varor, och föreslå det närmaste användarens smak. Samverkansfiltrering som erbjuder aktiva användarförslag baserat på en uppsättning användares betyg är en av de enklaste och mest begripliga och framgångsrika modellerna för att hitta människor i samma smak i de rekommenderade systemen. I denna modell, med ökande antal användare och film, systemet är föremål för skalbarhet. Å andra sidan är det viktigt att förbättra systemets prestanda när det finns lite information om kreditbetygen. I det här dokumentet presenteras ett hybridrekommendersystem baserat på FNHSM_HRS struktur med resursfördelningsmetod kallad FCNHSMRA_HRS. FNHSM_HRS-strukturen baserades på det heuristiska likhetsmåttet (NHSM), tillsammans med fuzzy clustering. Genom att använda den suddiga klustermetoden i det föreslagna systemet förbättras skalbarhetsproblemet och noggrannheten i systemförslagen ökar. De föreslagna systemen bygger på samverkansfiltrering och förbättrar systemets prestanda, noggrannhet och precision genom att använda den heuristiska likhetsmätaren och tillämpa resursfördelningsmetoden. De experimentella resultaten med hjälp av mätvärdena MAE, Accuracy, Precision and Recall baserat på MovieLens dataset visar att systemets prestanda förbättras och att rekommendationerna i jämförelse med FNHSM_HRS och samarbetsfiltreringsmetoder som använder andra likhetsåtgärder för att hitta likheter ökar.
År 2019, Khalaji och Mohammadnejad. introducerade en hybrid film rekommenderare system som heter FCNHSMRA_HRS, en kombination av fuzzy klustering, heuristiska likhet mäter, och resurs tilldelningsmetoder för att lösa skalbarhet och kallstart problem och förbättrade prestandan för deras system REF.
FCNHSMRA_HRS: Improve the performance of the movie hybrid recommender system using resource allocation approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}