Sammanfattning av denna webbsida: Samverkansfiltrering löser problem med informationsöverbelastning genom att presentera personligt innehåll för enskilda användare baserat på deras intressen, som i stor utsträckning har tillämpats i recommender-system i verkligheten. Som en klass av enkel men effektiv samarbetsfiltrering metod, likhetsbaserade metoder gör förutsägelser genom att hitta användare med liknande smak eller objekt som har valts på liknande sätt. I takt med att antalet användare eller produkter ökar snabbt drabbas det traditionella tillvägagångssättet av problemet med datas gleshet. Oriktiga likheter som härleds från de glesa user-item föreningar skulle generera felaktiga grannskap för varje användare eller objekt. Följaktligen driver dess dåliga rekommendation oss att föreslå en Tröskelbaserad likhet Transitivitet (TST) metod i detta dokument. TST filtrerar först bort dessa felaktiga likheter genom att ställa in en skärningströskel och sedan ersätta dem med den övergående likheten. Dessutom är TST-metoden utformad för att vara skalbar med MapReduce-ramverk baserat på molndataplattform. Vi utvärderar vår algoritm på den offentliga datauppsättningen MovieLens och en verklig datauppsättning från AppChina (en Android-applikationsmarknad) med flera välkända mått inklusive precision, återkallande, täckning och popularitet. De experimentella resultaten visar att TST klarar av avvägningen mellan kvalitet och kvantitet av likhet genom att fastställa en lämplig tröskel. Dessutom kan vi experimentellt hitta den optimala tröskeln som kommer att vara mindre när datamängden blir glesare. De experimentella resultaten visar också att TST avsevärt överträffar det traditionella tillvägagångssättet även när data blir glesare.
Xie och Al. REF anger ett tröskelvärde för att filtrera felaktiga likheter i CF-modellen, och sedan validera deras tillvägagångssätt i MapReduce-ramen för en molndataplattform.
TST: Threshold based similarity transitivity method in collaborative filtering with cloud computing
{'venue': None, 'journal': 'Tsinghua Science & Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}