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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Content-Aware Expert Recommendation Scheme in Social Network Services

verfasst von : Young-Sung Shin, Hyeong-Il Kim, Jae-Woo Chang

Erschienen in: Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Because a wide range of professionals utilize Social Network Service (SNS), the SNS users have recently required an expert recommendation service to enable users to perform both cooperation and technical communication with experts. A content-boosted collaborative filtering (CBCF) provides various prediction algorithms which support effective recommendations. However, the CBCF cannot calculates the similarity of items (or users) when the calculation condition is not clearly provided. To solve the problem, we propose a content-aware hybrid collaborative filtering scheme for expert recommendation in SNSs. Finally, we show from a performance analysis that our scheme outperforms the existing method in terms of recommendation accuracy.

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Literatur
1.
Jianshan S, Jian M, Zhiying L, Yajun M (2014) Leveraging content and connections for scientific article recommendation in social computing contexts. Comput J 57:1331–1342CrossRef
2.
Breese JS, Heckerman D, Kadie C (1998) Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering. In: Proceedings of the 14th annual conference on uncertainty in artificial intelligence, pp 43–52
3.
Su X, Khoshgoftaar TM (2009) A survey of collaborative filtering techniques. Adv Artif Intell 2009
4.
Sarwar B, Karypis G, Konstan J, Reidl J (2001) Item-based collaborative filtering recommendation algorithms. In: Proceedings of the 10th international World Wide Web conference, pp 285–295
5.
Massa P, Avesani P (2004) Trust-aware collaborative filtering for recommender systems. In: Proceedings of international conference on cooperative information systems, LNCS 3290, Springer, pp 492–508
6.
Li W, Wei H (2013) An improved collaborative filtering approach based on user ranking and item clustering. In: Internet and distributed computing systems. Springer, Berlin, pp 134–144
7.
Han KT, Park MK, Choi YS (2011) Adaptive and collaborative recommendation using content type. J KIISE (Korean Institute of Information Scientists and Engineers) Softw Appl 38(1):50–56
8.
Deshpande M, Karypis G (2004) Item-based top-N recommendation algorithms. ACM Trans Inf Syst 22:143–177CrossRef
9.
Özbal G, Karaman H, Alpaslan FN (2011) A content-boosted collaborative filtering approach for movie recommendation based on local and global similarity and missing data prediction. Comput J 54:1535–1546CrossRefMATH
10.
Papagelis M, Plexousakis D, Kutsuras T (2005) Alleviation the sparsity problem of collaborative filtering using trust inferences. In: Proceedings of the 3rd international conference on trust management, LNCS 3477, Springer, pp 224–239
11.
Debnath S, Ganguly N, Mitra P (2008) Feature weighting in content based recommendation system using social network analysis. In: Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web, pp 1041–1042
12.
13.
Ma H, King I, Lyu MR (2007) Effective missing data prediction for collaborative filtering. In: ACM SIGIR’07, pp 39–46
14.
15.
Shvachko K et al (2010) The hadoop distributed file system. In: IEEE 26th symposium on mass storage systems and technologies (MSST), pp 1–10
Metadaten
Titel
A Content-Aware Expert Recommendation Scheme in Social Network Services
verfasst von
Young-Sung Shin
Hyeong-Il Kim
Jae-Woo Chang
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Print ISBN: 978-981-10-1535-9

Electronic ISBN: 978-981-10-1536-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-1536-6_7

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    Bildnachweise