It-pmf: un nuevo método de recomendación de comercio electrónico comunitario basado en confianza implícita
Autores: Wu, Jun; Song, Xinyu; Niu, Xiaxia; Shi, Li; Gao, Lu; Geng, Liping; Wang, Dan; Zhang, Dongkui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
It-pmf: un nuevo método de recomendación de comercio electrónico comunitario basado en confianza implícita
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Escasez de datos
Inicio en frío
Sistema de recomendación
Confianza implícita
Factorización de matrices probabilística
Pertenencia a un grupo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Es bien sabido que la escasez de datos y el arranque en frío son dos de los problemas abiertos en la investigación de sistemas de recomendación. Numerosos estudios se han dedicado a abordar esos dos problemas. Entre estos, un método de introducir información de contexto del usuario podría resolver efectivamente el problema de la escasez de datos y mejorar la precisión de los algoritmos de recomendación. Este estudio propuso un enfoque novedoso llamado IT-PMF (Factorización de Matriz Probabilística de Confianza Implícita) basado en la confianza implícita, que consiste en relaciones de confianza implícita locales y membresía en el grupo.
Descripción
Es bien sabido que la escasez de datos y el arranque en frío son dos de los problemas abiertos en la investigación de sistemas de recomendación. Numerosos estudios se han dedicado a abordar esos dos problemas. Entre estos, un método de introducir información de contexto del usuario podría resolver efectivamente el problema de la escasez de datos y mejorar la precisión de los algoritmos de recomendación. Este estudio propuso un enfoque novedoso llamado IT-PMF (Factorización de Matriz Probabilística de Confianza Implícita) basado en la confianza implícita, que consiste en relaciones de confianza implícita locales y membresía en el grupo.