Samverkansfiltrering har blivit en av de mest använda metoderna för att tillhandahålla personliga tjänster för användare. Nyckeln i detta tillvägagångssätt är att hitta liknande användare eller objekt med hjälp av user-item betygsmatris så att systemet kan visa rekommendationer för användare. De flesta metoder relaterade till detta tillvägagångssätt är dock baserade på likhetsalgoritmer, såsom cosinus, Pearson korrelationskoefficient, och genomsnittlig kvadratskillnad. Dessa metoder är inte mycket effektiva, särskilt under kalla användarförhållanden. I detta dokument presenteras en ny modell för användarlikhet för att förbättra rekommendationens prestanda när endast ett fåtal betyg finns tillgängliga för att beräkna likheterna för varje användare. Modellen tar inte bara hänsyn till den lokala kontextinformationen om användarbetyg, utan också till den globala preferensen för användarbeteende. Försök på tre verkliga datamängder genomförs och jämförs med många toppmoderna likhetsåtgärder. Resultaten visar den nya likhetsmodellens överlägsenhet i rekommenderad prestanda.
Liu m.fl. REF presenterar en ny modell för användarlikviditet för att förbättra rekommendationens prestanda när endast ett fåtal betyg finns tillgängliga för att beräkna likheterna för varje användare.
A new user similarity model to improve the accuracy of collaborative filtering
{'venue': 'Knowl. Based Syst.', 'journal': 'Knowl. Based Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}