Fuzzy dynamic tensor decomposition algorithm for recommender system
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 753
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
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_UJRSET-2-2_004
تاریخ نمایه سازی: 9 اسفند 1393
چکیده مقاله:
Model base collaborative filtering has been best method in recommender system. One of the best algorithms in it is matrix and tensor decomposition which have better result for rating prediction. In this paper we propose a new tensor decomposition method based on HoSVD algorithm that use time as independent dimension. Using time in recommender systems shows sequence of user interests better. Our method utilizes rating prediction based on previous ratings. Another innovation of it is time discretion using fuzzy method. Because idea of users have low difference in near time, we fuzzify discretion of time. Results show that fuzzy discretion in deed of crisp has better results.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahdi Nasiri
Department of Computer, Science and Technology,Tehran, Iran
Behrouz Minaei
Department of Computer, Science and Technology,Tehran, Iran
Mansour Rezghi
Department of Computer, Science and Technology,Tehran, Iran