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Feature Weighting in Content Based Recommendation System Using Social Network Analysis

机译:使用社交网络分析的基于内容的推荐系统中的特征加权

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摘要

We propose a hybridization of collaborative ftering and content based recommendation system. Attributes used for content based recommendations are assigned weights depending on their importance to users. The weight values are estimated from a set of linear regression equations obtained from a social network graph which captures human judgment about similarity of items.
机译:我们提出了协作过滤和基于内容的推荐系统的混合。根据其对用户的重要性,为基于内容的推荐使用的属性被分配了权重。权重值是根据从社交网络图获得的一组线性回归方程估算的,该社交网络图捕获了人类对项目相似性的判断。

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