Журнал основ возобновляемой энергии и приложений
Открытый доступ

Абстрактный

Предложение гибридного алгоритма рекомендаций для поддержки обнаружения мэшап-приложений

Такахиро Койта, Дайки Такигава

В этой статье предлагается алгоритм рекомендаций, который объединяет коллаборативную фильтрацию и алгоритм на основе контента. Предлагаемый алгоритм предоставляет список рекомендаций, который объединяет элементы рекомендаций, сгенерированные каждым алгоритмом, и улучшает новизну и точность рекомендации. Особенно, если точность низкая, алгоритм на основе контента должен иметь более высокий приоритет, а если точность высокая, коллаборативная фильтрация должна иметь более высокий приоритет. Поэтому в этой статье обсуждаются и исследуются правила приоритета и приоритет с помощью предварительных экспериментов. Правила приоритета — это некоторые правила для определения алгоритма приоритета при объединении двух существующих алгоритмов. Приоритет — это вес для алгоритма приоритета. Чтобы определить соответствующие правила приоритета и приоритет, предлагаемый алгоритм был реализован на Linked Mash, который является нашей системой рекомендаций mashup-приложений, и мы провели эксперименты с Linked Mash. В ходе экспериментов субъекты оценивали некоторые рекомендуемые mashup-приложения. Новизна и точность рассчитываются на основе этой оценки. Изменяя правила приоритета и приоритет для каждого субъекта, мы продемонстрировали, что предлагаемый алгоритм может достичь рекомендации, которая и новизна, и точность являются высокими