دانلود مقاله انگلیسی رایگان:GPS: مدلهای شباهت مبتنی بر اولویت گروهی فاکتور شده برای توصیه های پی در پی پراکنده - 2019
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 سیستم های توصیه گر رایگان
  • GPS: Factorized group preference-based similarity models for sparse sequential recommendation GPS: Factorized group preference-based similarity models for sparse sequential recommendation
    GPS: Factorized group preference-based similarity models for sparse sequential recommendation

    دسته بندی:

    سیستم های توصیه گر - recommender systems


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    GPS: Factorized group preference-based similarity models for sparse sequential recommendation


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    GPS: مدلهای شباهت مبتنی بر اولویت گروهی فاکتور شده برای توصیه های پی در پی پراکنده


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information Sciences, 481 (2019) 394-411: doi:10:1016/j:ins:2018:12:053


    نویسنده:

    Yeongwook Yang, Danial Hooshyar, Heui Seok Lim


    چکیده انگلیسی:

    One of the key tasks for recommender systems is the prediction of personalized sequential behavior. There are two primary means of modeling sequential patterns and long-term user preferences: Markov chains and matrix factorization, respectively. Together, they provide a unified approach to predicting user actions. In spite of their strengths in tackling dense data, however, these methods struggle with the sparsity issues often present in realworld datasets. In approaching this problem, we propose combining similarity-based methods (demonstrably helpful for sequentially unaware item recommendation) with Markov chains to offer individualized sequential recommendations. This approach, called GPS (a factorized group preference-based similarity model), further leverages the idea of group preference along with user preference to introduce a greater array of interactions between users—which in turn eases the problem of data sparsity and cold users and cuts down on the assumption of a strong independency within various factors. By applying our method to a range of large, real-world datasets, we demonstrate quantitatively that GPS outperforms several state-of-the-art methods, particularly in cases with sparse datasets. Regarding qualitative findings, GPS also grasps personalized interactions and can provide recommendations that are both on-target and meaningful.
    Keywords: Recommender systems | Sequential recommendation | Similarity models | Group preference


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 18
    حجم فایل: 1737 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




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: 3960 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 38227 :::::::: افراد آنلاین: 43