دانلود مقاله انگلیسی رایگان:آیا ویژگی های وصفی حاصل از بازدیدهای کاربر بیانگر پراکندگی و شفافیت در سیستمهای توصیه گر می باشد؟ - 2018
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی تجارت الکترونیک رایگان
  • Do adjective features from user reviews address sparsity and transparency in recommender systems? Do adjective features from user reviews address sparsity and transparency in recommender systems?

    دسته بندی:

    تجارت الکترونیک - electronic commerce


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Do adjective features from user reviews address sparsity and transparency in recommender systems?


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    آیا ویژگی های وصفی حاصل از بازدیدهای کاربر بیانگر پراکندگی و شفافیت در سیستمهای توصیه گر می باشد؟


    منبع:

    Electronic Commerce Research and Applications Volume 29, May–June 2018, Pages 113-123


    نویسنده:

    Xiaoying Xu, Kaushik Dutta, Chunmian Ge


    چکیده انگلیسی:

    Recommender systems have become increasingly essential in many domains for alleviating the problem of information overload, but existing recommendation techniques suffer from data sparsity and transparency issues. In this paper, we show that the adjective features embedded in user reviews can be used by the recommendation techniques to address the sparsity and transparency problems. We extend the standard frequency-inverse document frequency (TF-IDF) term weighting scheme by introducing nearest neighbors frequency (NNF) to automatically extract high-quality adjective features from user reviews, and incorporate the extracted adjective features into a specific recommendation technique to show effectiveness. The results of experiments conducted on real-world datasets show that the integrated method reduced the prediction errors of the state-of-the-art rating-based method by 19.5% in extremely sparse settings. When compared with the state-of-the-art tag-based method, the proposed method reduced the prediction errors by 11.3%, and increased the interest similarity in similar user identification by 7.1%.
    keywords: Adjective features |Recommender systems |Side information |Sparsity |Transparency |User reviews


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11
    حجم فایل: 1208 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی: نظر




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 56 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 56 :::::::: افراد آنلاین: 51