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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.5
- 수록면
- 622 - 629 (8page)
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In this paper, we consider two issues in collaborative filtering, which are closely related with the number of ratings of a user. First issue is the relationship between the number of ratings of a user and the performance of collaborative filtering. The relationship is investigated with two datasets, EachMovie and Movielens datasets. The number of ratings of a user is critical when the number of ratings is small, but after the number is over a certain threshold, its influence on recommendation performance becomes smaller. We also provide an explanation on the relationship between the number of ratings of a user and the performance in terms of neighborhood formations in collaborative filtering. The second issue is how to select an initial product list for new users for gaining user responses. We suggest and analyze 14 selection strategies which include popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. Popularity methods are adequate for getting higher number of ratings trom users, and favorite methods are good for higher average preference ratings of users.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Effects of Number of Ratings of a User on the Performance of Collaborative Filtering
3. Explaining the Effect of the Number of Ratings of a User on the Performance of Collaborative Filtering
4. Strategies for Selecting Items to Present for New Users
5. Discussion and Conclusion
References
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