ABSTRACT Användarbaserad samarbetsfiltrering är en viktig teknik som används i samarbetsfiltrering rekommenderar system för att rekommendera objekt baserade på åsikter från likasinnade närliggande användare, där likhetsberäkning är den kritiska komponenten. Traditionella likhetsåtgärder, t.ex. Pearsons korrelationskoefficient och cosinuslikhet, fokuserar främst på riktningarna för medrelaterade ratingvektorer och har inneboende begränsningar för rekommendationer. Dessutom lider CF-baserade rekommendationssystem alltid av problemet med kallstart, där användarna inte har tillräckligt med samrelaterade betyg för att förutsäga. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny likhetsåtgärd inspirerad av ett fysiskt resonansfenomen, kallad resonanslikhet (RES). Vi överväger helt olika personliga situationer i förnybara energikällor genom att matematiskt modellera konsekvensen i användarnas ratingbeteenden, avstånden mellan användarnas åsikter och Jaccard-faktorn med både samrelaterade och icke-relaterade betyg. De förnybara energikällorna är en kumulativ summa av den aritmetiska produkten av dessa tre delar och optimeras med hjälp av inlärningsparametrar från datamängder. Resultat som utvärderats på sex verkliga datamängder visar att förnybara energikällor är robusta mot de observerade problemen och har överlägsen prediktiv noggrannhet jämfört med de senaste likhetsmåtten på fullständiga användares, grupperade användares och kallstartsanvändares utvärderingar. INDEX TERMS Användarbaserad samarbetsfiltrering, rekommendationssystem, likhetsmått, förnybara energikällor.
I REF tar författarna upp ett kallstartsproblem i användarbaserad CF genom att beakta både avståndet mellan användare och inkassering av objekt med hjälp av Jaccard likhet.
An Efficient Similarity Measure for User-Based Collaborative Filtering Recommender Systems Inspired by the Physical Resonance Principle
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}