論文の概要: A Hybrid Approach to Enhance Pure Collaborative Filtering based on Content Feature Relationship

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08148v1
• Date: Sun, 17 May 2020 02:20:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 06:01:47.835258
• Title: A Hybrid Approach to Enhance Pure Collaborative Filtering based on Content Feature Relationship
• Title（参考訳）: コンテンツ特徴関係に基づく純粋協調フィルタリングのハイブリッド化
• Authors: Mohammad Maghsoudi Mehrabani, Hamid Mohayeji and Ali Moeini
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理領域であるWord2Vecから,コンテンツ特徴間の暗黙的な関係を抽出する手法を提案する。 次に、関連性を利用してアイテムのベクトル表現を決定する新しいコンテンツベースレコメンデーションシステムを提案する。 評価結果から,ユーザが選択した項目の選好を,純粋に協調的なフィルタリングと同等に予測できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recommendation systems get expanding significance because of their applications in both the scholarly community and industry. With the development of additional data sources and methods of extracting new information other than the rating history of clients on items, hybrid recommendation algorithms, in which some methods have usually been combined to improve performance, have become pervasive. In this work, we first introduce a novel method to extract the implicit relationship between content features using a sort of well-known methods from the natural language processing domain, namely Word2Vec. In contrast to the typical use of Word2Vec, we utilize some features of items as words of sentences to produce neural feature embeddings, through which we can calculate the similarity between features. Next, we propose a novel content-based recommendation system that employs the relationship to determine vector representations for items by which the similarity between items can be computed (RELFsim). Our evaluation results demonstrate that it can predict the preference a user would have for a set of items as good as pure collaborative filtering. This content-based algorithm is also embedded in a pure item-based collaborative filtering algorithm to deal with the cold-start problem and enhance its accuracy. Our experiments on a benchmark movie dataset corroborate that the proposed approach improves the accuracy of the system.
• Abstract（参考訳）: 勧告システムは、学術的なコミュニティと産業の両方に応用されているため、重要性が増している。 アイテム上のクライアントのレーティング履歴以外の新しい情報を抽出するための追加のデータソースや方法の開発により、パフォーマンスを改善するためにいくつかの手法が組み合わされたハイブリッドレコメンデーションアルゴリズムが普及した。 本稿では,まず自然言語処理領域であるword2vecから,知名度の高い手法を用いて,コンテンツ特徴間の暗黙的関係を抽出する新しい手法を提案する。 Word2Vecの典型的な使用とは対照的に、いくつかの特徴を文の単語として利用してニューラル特徴埋め込みを生成し、特徴間の類似性を計算する。 次に,アイテム間の類似性を計算可能な項目のベクトル表現を決定するために,関係性を利用した新しいコンテンツベースレコメンデーションシステムを提案する(relfsim)。 評価結果から,ユーザが選択した項目の選好を,純粋に協調的なフィルタリングと同等に予測できることが示唆された。 このコンテンツベースアルゴリズムは、純粋なアイテムベースの協調フィルタリングアルゴリズムにも組み込まれ、コールドスタート問題に対処し、その精度を高める。 本実験は,提案手法がシステムの精度を向上させることを裏付けるものである。

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