Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
A Balanced Memory-Based Collaborative Filtering Similarity Measure
Año:2012
Áreas de investigación
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
Collaborative filtering recommender systems contribute to alleviating the problem of information overload that exists on the Internet as a result of the mass use of Web 2.0 applications. The use of an adequate similarity measure becomes a determining factor in the quality of the prediction and recommendation results of the recommender system, as well as in its performance. In this paper, we present a memory-based collaborative filtering similarity measure that provides extremely high-quality and balanced results; these results are complemented with a low processing time (high performance), similar to the one required to execute traditional similarity metrics. The experiments have been carried out on the MovieLens and Netflix databases, using a representative set of information retrieval quality measures.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
International Journal of Intelligent Systems
ISSN
0884-8173
Factor de impacto JCR
Información de impacto
Volumen
27
DOI
Número de revista
Desde la página
939
Hasta la página
946
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Jesus Bobadilla Sancho (UPM)
  • Autor: Fernando Ortega Requena (UPM)
  • Autor: Antonio Hernando Esteban (UPM)
  • Autor: Angel Arroyo Castillo (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: MERCATOR Tecnologías de la GeoInformación
  • Grupo de Investigación: Grupo de Sistemas Inteligentes
  • Departamento: Lenguajes, Proyectos y Sistemas Informáticos
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