Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
An efficient recommender system method based on the numerical relevances and the non-numerical structures of the ratings
Año:2018
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
In this paper we propose a collaborative filtering method designed to improve the current memory-based prediction times, without worsening and even improving the existing accuracy results. The accuracy improvement is achieved by combining the numerical relevance of the ratings with non-numerical information, based on the votes structure. The improvement of the prediction time is achieved by setting four actions: 1) Simplification of the similarity measure design, in order to minimize the necessary calculations, 2) Construction and maintenance of a model that simplifies the predictions processing, 3) Optimization of the computation, using a set-based model and a bit-based processing implementation, and 4) Switching between the bit processing and the numerical processing, depending on the density of the users? ratings. Experimental results show improvements both in the prediction time and the accuracy. Experiments have used a significant amount of state of the art baselines and collaborative filtering public datasets.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Ieee Access
ISSN
2169-3536
Factor de impacto JCR
3,244
Información de impacto
Datos JCR del año 2016
Volumen
DOI
10.1109/ACCESS.2018.2868464
Número de revista
Desde la página
1
Hasta la página
1
Mes
SEPTIEMBRE
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Bo Zhu . (UPM)
  • Autor: Remigio Ismael Hurtado Ortiz (UPM)
  • Autor: Jesus Bobadilla Sancho (UPM)
  • Autor: Fernando Ortega Requena (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Departamento: Sistemas Informáticos
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