論文の概要: ECORS: An Ensembled Clustering Approach to Eradicate The Local And Global Outlier In Collaborative Filtering Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00408v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 05:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 05:46:46.181528
• Title: ECORS: An Ensembled Clustering Approach to Eradicate The Local And Global Outlier In Collaborative Filtering Recommender System
• Title（参考訳）: ECORS: 協調フィルタリングレコメンダシステムにおける局所的およびグローバルなアウトレイラを根絶するための集合クラスタリングアプローチ
• Authors: Mahamudul Hasan,
• Abstract要約: 外乱検知は レコメンデーターシステムにおける 重要な研究領域です 様々なクラスタリングアルゴリズムを用いて,これらの課題に対処する手法を提案する。 実験の結果,提案手法はリコメンデータシステムにおける異常検出の精度を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems are designed to suggest items based on user preferences, helping users navigate the vast amount of information available on the internet. Given the overwhelming content, outlier detection has emerged as a key research area in recommender systems. It involves identifying unusual or suspicious patterns in user behavior. However, existing studies in this field face several challenges, including the limited universality of algorithms, difficulties in selecting users, and a lack of optimization. In this paper, we propose an approach that addresses these challenges by employing various clustering algorithms. Specifically, we utilize a user-user matrix-based clustering technique to detect outliers. By constructing a user-user matrix, we can identify suspicious users in the system. Both local and global outliers are detected to ensure comprehensive analysis. Our experimental results demonstrate that this approach significantly improves the accuracy of outlier detection in recommender systems.
• Abstract（参考訳）: リコメンダシステムは、ユーザの好みに基づいてアイテムを提案するように設計されており、インターネット上で利用可能な膨大な情報をナビゲートするのに役立つ。 圧倒的な内容を考えると、リコメンダシステムにおける重要な研究領域として、外れ値検出が登場している。 ユーザ行動の異常なパターンや不審なパターンを識別する。 しかし、この分野での既存の研究は、アルゴリズムの普遍性に限界があること、ユーザー選択の困難さ、最適化の欠如など、いくつかの課題に直面している。 本稿では,様々なクラスタリングアルゴリズムを用いて,これらの課題に対処する手法を提案する。 具体的には,ユーザ・ユーザ・マトリックス・ベースのクラスタリング手法を用いて,外乱検出を行う。 ユーザ・ユーザ・マトリックスを構築することにより、システム内の疑わしいユーザを特定することができる。 局所的およびグローバルな外れ値が検出され、包括的な分析が保証される。 実験の結果,提案手法はリコメンデータシステムにおける異常検出の精度を大幅に向上させることが示された。

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