論文の概要: GHRS: Graph-based Hybrid Recommendation System with Application to Movie Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11293v1
• Date: Sat, 6 Nov 2021 10:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-28 18:19:44.808666
• Title: GHRS: Graph-based Hybrid Recommendation System with Application to Movie Recommendation
• Title（参考訳）: GHRS:グラフに基づくハイブリッドレコメンデーションシステムと映画レコメンデーションへの応用
• Authors: Zahra Zamanzadeh Darban, Mohammad Hadi Valipour
• Abstract要約: 本稿では,ユーザのレーティングの類似性に関連するグラフベースモデルを用いたレコメンデータシステムを提案する。 オートエンコーダの特徴抽出の利点を生かして,全ての属性を組み合わせて新しい特徴を抽出する。 The experimental results on the MovieLens dataset shows that the proposed algorithm developed many existing recommendation algorithm on recommendation accuracy。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Research about recommender systems emerges over the last decade and comprises valuable services to increase different companies' revenue. Several approaches exist in handling paper recommender systems. While most existing recommender systems rely either on a content-based approach or a collaborative approach, there are hybrid approaches that can improve recommendation accuracy using a combination of both approaches. Even though many algorithms are proposed using such methods, it is still necessary for further improvement. In this paper, we propose a recommender system method using a graph-based model associated with the similarity of users' ratings, in combination with users' demographic and location information. By utilizing the advantages of Autoencoder feature extraction, we extract new features based on all combined attributes. Using the new set of features for clustering users, our proposed approach (GHRS) has gained a significant improvement, which dominates other methods' performance in the cold-start problem. The experimental results on the MovieLens dataset show that the proposed algorithm outperforms many existing recommendation algorithms on recommendation accuracy.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムに関する調査は、過去10年間に登場し、さまざまな企業の収益を上げる価値のあるサービスを含んでいる。 紙レコメンデーションシステムを扱ういくつかのアプローチが存在する。 既存のレコメンダシステムは、コンテントベースのアプローチかコラボレーティブなアプローチのいずれかに依存しているが、両方のアプローチを組み合わせてレコメンデーション精度を向上させるハイブリッドアプローチがある。 このような手法で多くのアルゴリズムが提案されているが、さらなる改良は必要である。 本稿では,ユーザのレーティングの類似度に関連付けられたグラフベースモデルと,ユーザの人口統計情報と位置情報を併用したレコメンデーションシステムを提案する。 オートエンコーダの特徴抽出の利点を生かして,全ての属性を組み合わせて新しい特徴を抽出する。 クラスタリングユーザのための新機能セットを使用することで,提案手法(GHRS)が大幅に改善され,コールドスタート問題における他の手法のパフォーマンスが向上した。 movielensデータセットの実験的結果は、提案アルゴリズムが推薦精度で既存の多くの推奨アルゴリズムを上回っていることを示している。

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