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2019 | OriginalPaper | Chapter

Cross Domain Recommendation System Using Ontology and Sequential Pattern Mining

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Abstract

Recommendation system is very helpful to filter the information according to the user interest and provide user personalized suggestion. Recommendation system is emerging now-a-days in many social networks like Facebook, Twitter, e-commerce etc. Cross domain recommendation system is one of the method to develop the recommendation where we can gather the knowledge from different domains and recommend most similar items related to the user search term. In this work, we try to extend cross domain recommendation by finding semantic similarity of items in Ontology, applying Collaborative Filtering and recommending user preferred items using PrefixSpan algorithm. The similarity between items can be achieved through modified Wpath method. Finally, we can recommend the most preferred items and evaluate using performance measures like F-score.

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Literature
1.
go back to reference Kumar A, Kumar N, Hussain M, Chaudhury S, Agarwal S (2015) Semantic clustering-based cross-domain recommendation. In: IEEE SSCI 2014–2014 IEEE symposium series on computational intelligence—CIDM 2014: 2014 IEEE symposium on computational intelligence and data mining, proceedings, pp 137–141. http://doi.org/10.1109/CIDM.2014.7008659 Kumar A, Kumar N, Hussain M, Chaudhury S, Agarwal S (2015) Semantic clustering-based cross-domain recommendation. In: IEEE SSCI 2014–2014 IEEE symposium series on computational intelligence—CIDM 2014: 2014 IEEE symposium on computational intelligence and data mining, proceedings, pp 137–141. http://​doi.​org/​10.​1109/​CIDM.​2014.​7008659
Metadata
Title
Cross Domain Recommendation System Using Ontology and Sequential Pattern Mining
Authors
S. Udayambihai
V. Uma
Copyright Year
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00665-5_173