Samverkansfiltrering rekommenderar system bidrar till att lindra problemet med informationsöverbelastning som finns på Internet som ett resultat av massanvändning av Web 2.0-applikationer. Användningen av en lämplig likhetsmått blir en avgörande faktor för kvaliteten på prognos- och rekommendationsresultaten för rekommendationssystemet, liksom för dess prestanda. I detta dokument presenterar vi ett minne-baserat samarbete filtrering likhetsmått som ger extremt hög kvalitet och balanserade resultat; dessa resultat kompletteras med en låg bearbetningstid (hög prestanda), liknande den som krävs för att utföra traditionella likhetsmått. Experimenten har utförts på MovieLens och Netflix databaser, med hjälp av en representativ uppsättning av informationssökning kvalitetsåtgärder.
I Ref föreslås en välavvägd likhetsåtgärd som gör anspråk på att ge höga kvalitetsbetyg med låg handläggningstid.
A balanced memory-based collaborative filtering similarity measure
{'venue': 'Int. J. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}