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Exponential Fuzzy C-Means for Collaborative Filtering

Kiatichai、Treerattanapitak、Chuleerat、Jaruskulchai

2012Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniDecision Sciences被引 3

摘要

(CF ) 合作过滤是在建议系统的成功后面的最流行的技术之一。它由从有一样的意见的过去的用户收集信息预言用户的兴趣。在 CF 研究区域使用的最流行的途径是象 SVD 那样的矩阵因式分解方法。然而，许多著名建议系统不使用这个方法，但是因为简洁和 explainability，仍然与邻居模型一起粘住。有一些担心，限制邻居模型完成更高的预言精确性。探讨这些担心，我们求婚一新指数的模糊聚类(XFCM ) 由 reformulating 的算法有一个指数的方程的聚类目的功能以便为会员赋值改进方法。建议方法由好攻击地排除无关的数据把数据分到簇，它比另外的模糊 C 工具(FCM ) 变体好。实验证明基于 XFCM 的 CF 在基于条款的方法上改进了 6.9% 并且 3.0% 在 SVD 上以为 100 K 和 1 M MovieLens 数据集的吝啬的绝对错误。

引用本文（GB/T 7714）