Rekommenderar system är informationsfiltrering verktyg som strävar efter att förutsäga betyg för användare och objekt, främst från big data att rekommendera sina gillar. System för filmrekommendationer tillhandahåller en mekanism för att hjälpa användare att klassificera användare med liknande intressen. Detta gör att recommender-system i huvudsak är en central del av webbplatser och e-handelsapplikationer. Denna artikel fokuserar på film rekommendationssystem vars främsta syfte är att föreslå ett recommender system genom datakluster och beräkningsintelligens. I denna forskningsartikel har ett nytt recommender system diskuterats som använder sig av k-medel kluster genom att anta cuckoo sökoptimering algoritm tillämpas på Moviens dataset. Vårt tillvägagångssätt har förklarats systematiskt och de efterföljande resultaten har diskuterats. Det jämförs också med befintliga metoder, och resultaten har analyserats och tolkats. Utvärderingsmått som medelvärde för absolut fel (MAE), standardavvikelse (SD), rotmedelvärde för kvadratfel (RMSE) och t-värde för filmrekommendersystemet ger bättre resultat eftersom vårt tillvägagångssätt ger lägre värde på medelvärdet för absolut fel, standardavvikelse och rotmedelvärde för kvadratfel. De experimentresultat som erhållits på Moviens dataset anger att det föreslagna tillvägagångssättet kan ge hög prestanda när det gäller tillförlitlighet, effektivitet och ger korrekta personliga filmrekommendationer jämfört med befintliga metoder. Vårt föreslagna system (K-mean Cuckoo) har 0,68 MAE, vilket är överlägset befintligt arbete (0.78 MAE) [1] och har också förbättrat vårt tidigare arbete (0.75 MAE) [2].
Använda MovieLens dataset REF, en hybrid rekommenderar system kombinerar k-medel och göksök för att uppnå en förbättrad film rekommenderar system.
An effective collaborative movie recommender system with cuckoo search
{'venue': None, 'journal': 'Egyptian Informatics Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}