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
Tạp chí quốc tế 2022
Số tạp chí 13(2022) Trang: 557-562
Tạp chí: International Journal of Advanced Computer Science and Applications

The core value of the recommendation model is the using of the measures to measure the difference between the jumps (e.g. pearson), some other studies based on the magnitude of the angle in space (e.g. cosine), or some other studies study the level of confusion (e.g. entropy) between users and users, between items and items. Recommendation model provides an important feature of suggesting the suitable items to user in common operations. However, the classical recommendation models are only concerned with linear problems, currently there is no research about nonlinear problems on the basis of potential/energy approach to apply for the recommendation model. In this work, we mainly focus on applying the energy distance measure according to the potential difference with the recommendation model to create a separate path for the recommendation problem. The theoretical properties of the energy distance and the incompatibility matrix are presented in this article. Two experiment scenarios are conducted on Jester5k, and Movielens datasets. The experiment result shows the feasibility of the energy distance measures/ the potential in the recommendation systems.

Các bài báo khác
Số tạp chí 31(2022) Trang: 1031-1050
Tạp chí: Statistical Methods in Medical Research
Số tạp chí 13(2022) Trang: 509-514
Tạp chí: International Journal of Advanced Computer Science and Applications
Số tạp chí 71(2022) Trang: 1021-1053
Tạp chí: Optimization
Số tạp chí 55(2022) Trang:
Tạp chí: Journal of Physics D: Applied Physics


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...