Solving Cold Start problem in Trust-Based Recommendation Systems Using Temporal Pagerank Algorithm
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 447
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
AISST02_018
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Collaborative filtering is a extensively used method for recommendation systems. The main assumption is that users with comparable taste in the past are expected to give similar ratings on the items of interest in the future. However collaborative filtering naturally suffers from Cold Start phenomenon. This problem presented by cold-start users who rate zero or a few items. As a result, there has been developing research in recent years to provide effective recommendation for cold start user. In this paper, we propose a method to solve cold start new user problem that accommodate user model withtrust and distrust model with consideration of friendship time factor to find trusty users as reference users. The suggestions of these users then collected to provide appropriate recommendation. Experiments based on Epinions data-set demonstrate that our method outperforms other counterparts both in coverage and user coverage rate
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shayan Asadpoor
Department of Software Engineering, Salman Higher Education Institute, Mashhad, Iran
Mehrdad Jalali
Department of Software Engineering, Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, Iran