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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.11
- 수록면
- 602 - 609 (8page)
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Combining collaborative filtering with some other technique is most common in hybrid recommender systems. As many recommended items from collaborative filtering seem to be similar with respect to content, the collaborative-content hybrid system suffers in terms of quality recommendation and recommending new items as well. To alleviate such problem, we have developed a novel method that uses a diversity metric to select the dissimilar items among the recommended items from collaborative filtering, which together with the input when fed into content space let us improve and include new items in the recommendation. We present experimental results on movielens dataset that shows how our approach performs better than simple content-based system and naive hybrid system
목차
Abstract
Introduction
2. Related Work
3. Background Knowledge
4. System Description
5. Experimental Evaluation
6. Conclusion
7. References
참고문헌 (0)
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