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小说优惠扩散推荐算法根据用户最近的邻居

表3

算法的性能MovieLens 100 k, MovieLens 1 m, Epinions这样的数据。精度、interuser-diversity和新奇的对应 = 20。NNMD的参数 = 50, 100年MovieLens = 0.9 k和MovieLens 1 m, Epinions这样的参数 = 10, = 0。条目对应于最佳的性能在所有方法都强调以粗体显示。

数据集 算法 排名得分 精度 Interuser-diversity 新奇的事物

MovieLens 100 k NNMD 0.059537 0.2242 0.8401 237年
SMD 0.069011 0.1971 0.6970 279年

MovieLens 1米 NNMD 0.077039 0.2726 0.8816 1340年
SMD 0.095269 0.1949 0.5865 1828年

Epinions这样 NNMD 0.180439 0.0374 0.6787 204年
SMD 0.181141 0.0357 0.6743 205年

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