Samverkansfiltrering eller recommender systems använder en databas om användarinställningar för att förutsäga ytterligare ämnen eller produkter en ny användare kan vilja. I denna uppsats beskriver vi flera algoritmer utformade för denna uppgift, bland annat tekniker baserade på korrelationscoef ficences, vektorbaserade likhetsberäkningar, och statistiska Bayesian metoder. Vi bekräftar den prediktiva noggrannheten hos de olika metoderna i en uppsättning representativa problemdomäner. Vi använder oss av två grundklasser av mätvärden. Den första karakteriserar noggrannhet över en uppsättning individuella förutsägelser i termer av genomsnittlig absolut avvikelse. Den andra esti parar nyttan av en rankad lista över föreslagna objekt. Denna metriska använder en uppskattning av sannolikheten för att en användare kommer att se en rekommendering i en beställd lista. Experiment kördes för dataset associed med 3 tillämpningsområden, 4 experimen tal protokoll, och 2 utvärderingen mötte rics för de olika algoritmerna. Resultaten visar att för ett brett spektrum av förhållanden, Bayesian nätverk med beslut träd vid varje nod och korrelation metoder överträffar Bayesian-klustering och vektor likhet metoder. Mellan korrelation och Bayesian nätverk, den föredragna metoden depends på arten av dataset, typ av ansökan (rankad kontra en-för-en presentation), och tillgängligheten av röster med vilken att göra förutsägelser. Andra aspekter är storleken på databasen, hastigheten på förutsägelserna och inlärningstiden.
Breese m.fl. REF beskriver flera algoritmer som utformats för samverkansfiltrering och jämför deras prediktiva noggrannhet i en uppsättning representativa problemdomäner.
Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}