Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
8(3) (2018) Trang: 214-222
Tạp chí: International Journal of Machine Learning and Computing

In the age of information explosion today, the Recommender systems have become increasingly important and popular in supporting human decision-making problems. In the Recommender Systems, Collaborative filtering is one of the most popular and effective techniques available today in the recommender system. However, most of them use symmetric similarity measures. Therefore, the default effect and the role of the pair of users are the same, but in practice this may not be true. In this paper, we propose a method new approach in building the collaborative filtering recommender system in the implication field, uses the asymmetry measures to rank and filter the information to improve accurate precision of the traditional recommender systems.

Các bài báo khác
(2017) Trang: 372-379
Tạp chí: Hội thảo khoa học quốc gia về một số vấn đề chọn lọc của CNTT&TT (@ 2017)
(2017) Trang: 938-950
Tạp chí: Hội nghị Quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin lần thứ 10 (FAIR 2017) nghị Quốc gia về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin lần thứ 10 (FAIR 2017)
 

CTUJoS indexed by Crossref

Vietnamese | English


BC thường niên 2019


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...