tailieunhanh - Một thuật toán lọc công tác cho trường hợp ít dữ liệu

The method formulates the collaborative filtering problem as classification problems and performs classification for all users simultaneously by using a modified boosting algorithm. This allows sharing common features among different classification tasks and thus reduces the negative effect of data sparseness. Experimental results show the effectiveness of the proposed method in comparison with other methods, especially when data are sparse. | ’ Tap ch´ Tin hoc v` Diˆu khiˆn hoc, , (2008), 60–72 ı a ` e e . . . . `. . . ˆ ˆ ˆ ´ ˆ ´ MOT THUAT TOAN LOC CONG TAC CHO TRU O NG HO P ´ DU LIEU . . . . . IT ˜ . . . . . ˜ ˆ `. NGUYEN DUY PHU O NG, TU MINH PHU O NG ˜ ınh e o Hoc viˆn cˆng nghˆ ch´ viˆn thˆng; e o e . . . Abstract. Collaborative filtering is a technique to predict the utility of items for a particular user by exploiting the behavior patterns of a group of users with similar preferences. This technique has been widely used for recommender systems and has a number of useful applications in e-commerce. In this paper, we present a collaborative filtering method based on an multi-task learning algorithm that was designed for pattern recognition . The method formulates the collaborative filtering problem as classification problems and performs classification for all users simultaneously by using a modified boosting algorithm. This allows sharing common features among different classification tasks and thus reduces the negative effect of data sparseness. Experimental results show the effectiveness of the proposed method in comparison with other methods, especially when data are sparse. ´ a o u a e T´m t˘t. Loc cˆng t´c l` ph´p du. do´n vˆ m˘t h`ng m` ngu.`.i d` ng quan tˆm trˆn o a a a a ` a a e . a . . . o . ’ ´ ’ ıch. ph´p n`y su. dung phˆ biˆn cho c´c ’ . thˆng tin t`. nh˜.ng ngu.`.i d` ng c´ c` ng so. th´ o u u o e a o u o u a a . ˜ tro. tu. vˆn v` c´ nhiˆu dung trong mai diˆn tu Trong b`i b´o n`y, ch´ ng tˆi dˆ ´ a o ` ´ ’ a e a a a u o ` hˆ hˆ . e o e e . . . . . dung mˆt ph´p loc cˆ ng t´c trˆn k˜ thuˆt hoc da nhiˆm d˜ d` ng trong ´ e a e y a . u o a . o a xuˆt su . a ’ . . . . . . ’ ` ’ e o a ’ . y a a o a a a e . o e nhˆn dang anh. Dˆy l` ph´p su. dung k˜ thuˆt t˘ng cu.`.ng dˆ hiˆn dˆ ng th`.i viˆc phˆn a . . . . . .`.i d` ng kh´c nhau, qua d´ cho ph´p chia se nh˜.ng d˘c chung gi˜.a

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.