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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Text-Based User-kNN: Measuring User Similarity Based on Text Reviews

verfasst von : Maria Terzi, Matthew Rowe, Maria-Angela Ferrario, Jon Whittle

Erschienen in: User Modeling, Adaptation, and Personalization

Verlag: Springer International Publishing

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This article reports on a modification of the user-kNN algorithm that measures the similarity between users based on the similarity of text reviews, instead of ratings. We investigate the performance of text semantic similarity measures and we evaluate our text-based user-kNN approach by comparing it to a range of ratings-based approaches in a ratings prediction task. We do so by using datasets from two different domains: movies from RottenTomatoes and Audio CDs from Amazon Products. Our results show that the text-based userkNN algorithm performs significantly better than the ratings-based approaches in terms of accuracy measured using RMSE.

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Metadaten
Titel
Text-Based User-kNN: Measuring User Similarity Based on Text Reviews
verfasst von
Maria Terzi
Matthew Rowe
Maria-Angela Ferrario
Jon Whittle
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08786-3_17

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