Search results for "ranking-oriented collaborative filtering"
showing 3 items of 3 documents
Ranking-Oriented Collaborative Filtering: A Listwise Approach
2016
Collaborative filtering (CF) is one of the most effective techniques in recommender systems, which can be either rating oriented or ranking oriented. Ranking-oriented CF algorithms demonstrated significant performance gains in terms of ranking accuracy, being able to estimate a precise preference ranking of items for each user rather than the absolute ratings (as rating-oriented CF algorithms do). Conventional memory-based ranking-oriented CF can be referred to as pairwise algorithms. They represent each user as a set of preferences on each pair of items for similarity calculations and predictions. In this study, we propose ListCF, a novel listwise CF paradigm that seeks improvement in bot…
Comparing ranking-based collaborative filtering algorithms to a rating-based alternative in recommender systems context
2017
Suuri sisältövalikoima eri internet palveluissa, kuten verkkokaupoissa, voi aiheuttaa liian suurta informaatiomäärää, mikä heikentää asiakaskokemusta. Suosittelujärjestelmät ovat teknologioita, jotka tukevat asiakkaan päätöksentekoa tarjoamalla ennustettuja suosituksia. On yleistä, että asiakkaalle näytetään lista tuotteista, joista asiakas voisi pitää, esimerkiksi top-10 lista elokuvista. Perinteisesti nämä listat ovat tuotettu käyttäen perinteistä arvosanapohjaista menetelmää, missä tuntemattomille tuotteille ennustetaan arvosana ja järjestetty lista muodostetaan arvosanojen perusteella. Sijoitusperusteinen lähestyminen laskee käyttäjien väliset samankaltaisuudet ja ennustaa järjestetyn l…
Listwise Collaborative Filtering
2015
Recently, ranking-oriented collaborative filtering (CF) algorithms have achieved great success in recommender systems. They obtained state-of-the-art performances by estimating a preference ranking of items for each user rather than estimating the absolute ratings on unrated items (as conventional rating-oriented CF algorithms do). In this paper, we propose a new ranking-oriented CF algorithm, called ListCF. Following the memory-based CF framework, ListCF directly predicts a total order of items for each user based on similar users' probability distributions over permutations of the items, and thus differs from previous ranking-oriented memory-based CF algorithms that focus on predicting th…