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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Tag-Based User Fuzzy Fingerprints for Recommender Systems

verfasst von : André Carvalho, Pável Calado, Joao Paulo Carvalho

Erschienen in: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Most Recommender Systems rely exclusively on ratings and are known as Memory-based Collaborative Filtering systems. This is currently dominant approach outside of academia due to the low implementation effort and service maintenance, when compared with more complex Model-based approaches, Traditional Memory-based systems have as their main goal to predict ratings, using similarity metrics to determine similarities between the users’ (or items) rating patterns. In this work, we propose a user-based Collaborative Filtering approach based on tags that does not rely on rating prediction, instead leveraging on Fuzzy Fingerprints to create a novel similarity metric. Fuzzy Fingerprints provide a concise and compact representation of users allowing the reduction of the dimensionality usually associated with user-based collaborative filtering. The proposed recommendation strategy combined with the Fuzzy Fingerprint similarity metric is able to outperform our baselines, in the Movielens-1M dataset.

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Fußnoten
Literatur
7.
15.
Zurück zum Zitat Smith, G.: Tagging: People-Powered Metadata for the Social Web, 1st edn. New Riders Publishing, Thousand Oaks (2007) Smith, G.: Tagging: People-Powered Metadata for the Social Web, 1st edn. New Riders Publishing, Thousand Oaks (2007)
Metadaten
Titel
Tag-Based User Fuzzy Fingerprints for Recommender Systems
verfasst von
André Carvalho
Pável Calado
Joao Paulo Carvalho
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-91479-4_62