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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Comparison of Similarity Measures in Collaborative Filtering Algorithm

verfasst von : Jing Wang

Erschienen in: Frontier Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Collaborative filtering algorithms help people make choices based on the opinions of other people. User-based and item-based collaborative filtering algorithms predict new ratings by using ratings of similar users or items. Similarity calculation is the key step in the algorithms. This paper compares the prediction quality of four commonly used similarity measures on different datasets. Experimental results show that Adjusted Cosine similarity consistently achieves best prediction accuracy.

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Metadaten
Titel
Comparison of Similarity Measures in Collaborative Filtering Algorithm
verfasst von
Jing Wang
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Frontier Computing

Print ISBN: 978-981-10-7397-7

Electronic ISBN: 978-981-10-7398-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7398-4_37

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    Bildnachweise