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  1. 研究者名(五十音順)
  2. 工藤 康生(KUDO Yasuo)
  1. 学術雑誌論文

Neighbor selection for user-based collaborative filtering using covering-based rough sets

http://hdl.handle.net/10258/00009215
http://hdl.handle.net/10258/00009215
beeb9a34-6c09-4e49-ac79-866a78a4b5f2
名前 / ファイル ライセンス アクション
s10479-016-2367-1.pdf s10479-016-2367-1 (562.6 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2017-07-14
書誌情報 en : Annals of Operations Research

巻 256, p. 359-374, 発行日 2017
タイトル
タイトル Neighbor selection for user-based collaborative filtering using covering-based rough sets
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Covering-based rough sets
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 User-based collaborative filtering
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Covering reduction
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Active user
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Recommender systems
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 張, 志鵬

× 張, 志鵬

ja 張, 志鵬

en ZHANG, Zhipeng


Search repository
工藤, 康生

× 工藤, 康生

en Kudo, Yasuo

ja-Kana クドウ, ヤスオ

ja 工藤, 康生


Search repository
村井, 哲也

× 村井, 哲也

ja 村井, 哲也

en MURAI, Tetsuya

ja-Kana ムライ, テツヤ


Search repository
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 工藤 康生(KUDO Yasuo)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000129_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Recommender systems (RSs) provide personalized information by learning user preferences. User-based collaborative filtering (UBCF) is a significant technique widely utilized in RSs. The traditional UBCF approach selects k-nearest neighbors from candidate neighbors comprised by all users; however, this approach cannot achieve good accuracy and coverage values simultaneously. We present a new approach using covering-based rough set theory to improve traditional UBCF in RSs. In this approach, we insert a user reduction procedure into the traditional UBCF approach. Covering reduction in covering-based rough sets is used to remove redundant users from all users. Then, k-nearest neighbors are selected from candidate neighbors comprised by the reduct-users. Our experimental results suggest that, for the sparse datasets that often occur in real RSs, the proposed approach outperforms than the traditional UBCF, and can provide satisfactory accuracy and coverage simultaneously.
言語 en
出版者
出版者 Springer
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.1007/s10479-016-2367-1
URL https://doi.org/10.1007/s10479-016-2367-1
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1007/s10479-016-2367-1
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 02545330
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 15729338
権利
権利情報 © ZHANG et.al. 2016. This article is published with open access at Springerlink.com. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 Interna- tional License ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made
言語 en
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-19 10:56:04.024198
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