Rekommenderar system (RS) ger personliga förslag om objekt till användare samtidigt interagera med de stora utrymmena på webben. Innehållsbaserade recommender system (CB-RS) erbjuder personliga rekommendationer till en användare främst baserat på hans tidigare historia och representationer av objekten. Även om CB-RS har tillämpats framgångsrikt på olika områden, men rekommendationsmångfald, är representationen av i fortfarande stora problem. Vårt arbete i detta dokument är ett försök att utveckla effektiv innehållsbaserad filtrering (CBF) genom att införa ett produktrepresentationssystem, suddiga likhetsåtgärder och införliva samverkande olika förutsägelser för att lindra dess rekommendationsmångfald. Experimentella resultat visar att det föreslagna hybridsystemet Fuzzy-CF-CBF överträffar hybriden CF-CBF, liksom både den luddiga samarbetsfiltreringen (Fuzzy-CF) och den luddiga innehållsbaserade filtreringen (Fuzzy-CBF).
Kant och Bharadwaj REF utvecklade en effektiv innehållsbaserad filtrering (CBF) genom att införa ett produktrepresentationssystem och suddiga likhetsåtgärder och införliva samverkande olika förutsägelser för att lindra dess rekommendationsmångfald.
Enhancing Recommendation Quality of Content-based Filtering through Collaborative Predictions and Fuzzy Similarity Measures
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}