Samverkansfiltrering (CF) är en av de mest effektiva typerna av rekommendationssystem. Eftersom datas gleshet fortfarande är en betydande utmaning för CF, anser vi att baserat förutsägelser på imputerade data, och finner att detta ofta förbättrar prestanda på mycket glesa betygsdata. I detta papper, föreslår vi två imputed kvartersbaserade samarbetsfiltrering (INCF) algoritmer: imputed närmaste grannskap CF (INN-CF) och imputed tätaste grannskap CF (IDN-CF), som var och en först imputerar användarens betygsdata med hjälp av en imputation teknik, innan du använder en traditionell Pearson korrelationsbaserad CF algoritm på den resulterande imputerade data från de mest liknande grannar eller de tätaste grannarna för att göra CF förutsägelser för en specifik användare. Vi jämförde en förlängning av Bayesian multipel imputation (eBMI) och den genomsnittliga imputation (MEI) i dessa INCF algoritmer, med den vanliga kvartersbaserade CF, Pearson korrelationsbaserade CF, samt en tätare områdesbaserad CF. Våra empiriska resultat visar att IDN-CF använder eBMI betydligt överträffar sina rivaler och tar mindre tid att göra sina bästa förutsägelser.
I REF föreslås två imputerade områdesbaserade samarbetsfiltreringsalgoritmer som förbättrar prestandan hos recommender-systemet i mycket glesa betygsdata.
Imputed Neighborhood Based Collaborative Filtering
{'venue': '2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology', 'journal': '2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}