Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
The Incidence of Sparsity on Collaborative Filtering Metrics
Año:2009
Áreas de investigación
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
Estudio de diferentes métodos de filtrado colaborativo desde el punto de vista del impacto que el grado de "sparsity" de los datos tiene en la calidad de los resultados. This paper presents a detailed study of the behavior of three different content-based collaborative filtering metrics (correlation, cosine and mean squared difference) when they are processed on several ratio matrices with different levels of sparsity. The total number of experiments carried out is 648, in which the following parameters are varied: metric used, number of k-neighborhoods, sparsity level and type of result (mean absolute error, percentage of incorrect predictions, percentage of correct predictions and capacity to generate predictions). The results are illustrated in two and three-dimensional representative graphs. The conclusions of the paper emphasize the superiority of the correlation metric over the cosine metric, and the unusually good results of the mean squared difference metric when used on matrices with high sparsity levels, leading us to interesting future studies
Internacional
Si
Nombre congreso
Australian DataBase Conference
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Wellington, NZ
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-920682-73-6
DOI
Fecha inicio congreso
20/01/2009
Fecha fin congreso
23/01/2009
Desde la página
9
Hasta la página
18
Título de las actas
Twentieth Australasian Database Conference (ADC 2009), Wellington, New Zealand, 20-23 January, 2009, Proceedings
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Francisco Serradilla Garcia (UPM)
  • Autor: Jesus Bobadilla Sancho (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Agentes Inteligentes y Computación Ubicua
  • Departamento: Sistemas Inteligentes Aplicados
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