Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Improved user similarity computation for finding friends in your location

Tsakalakis Georgios, Koutsakis Polychronis

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/4EF9BEF7-343B-48DB-9EEA-B99A90AB3B7D-
Αναγνωριστικόhttps://link.springer.com/article/10.1186/s13673-018-0160-7-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.1186/s13673-018-0160-7-
Γλώσσαen-
Μέγεθος17 pagesen
ΤίτλοςImproved user similarity computation for finding friends in your locationen
ΔημιουργόςTsakalakis Georgiosen
ΔημιουργόςΤσακαλακης Γεωργιοςel
ΔημιουργόςKoutsakis Polychronisen
ΔημιουργόςΚουτσακης Πολυχρονηςel
ΕκδότηςSpringer Nature [academic journals on nature.com]en
ΠερίληψηRecommender systems are most often used to predict possible ratings that a user would assign to items, in order to find and propose items of possible interest to each user. In our work, we are interested in a system that will analyze user preferences in order to find and connect people with common interests that happen to be in the same geographical area, i.e., a “friend” recommendation system. We present and propose an algorithm, Egosimilar+, which is shown to achieve superior performance against a number of well-known similarity computation methods from the literature. The algorithm adapts ideas and techniques from the recommender systems literature and the skyline queries literature and combines them with our own ideas on the importance and utilization of item popularity. en
ΤύποςPeer-Reviewed Journal Publicationen
ΤύποςΔημοσίευση σε Περιοδικό με Κριτέςel
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2019-05-23-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2018-
Θεματική ΚατηγορίαRecommender systemsen
Θεματική ΚατηγορίαSimilarityen
Θεματική ΚατηγορίαCommon interestsen
Θεματική ΚατηγορίαAlgorithmen
Θεματική ΚατηγορίαEgosimilar+en
Βιβλιογραφική ΑναφοράG. Tsakalakis and P. Koutsakis, "Improved user similarity computation for finding friends in your location," Hum. Cent. Comput. Inf. Sci., vol. 8, no. 1, Dec. 2018. doi: 10.1186/s13673-018-0160-7en

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά