Littérature scientifique sur le sujet « COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS »
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Articles de revues sur le sujet "COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS"
Ben Kharrat, Firas, Aymen Elkhleifi et Rim Faiz. « Improving Collaborative Filtering Algorithms ». International Journal of Knowledge Society Research 7, no 3 (juillet 2016) : 99–118. http://dx.doi.org/10.4018/ijksr.2016070107.
Texte intégralCacheda, Fidel, Víctor Carneiro, Diego Fernández et Vreixo Formoso. « Comparison of collaborative filtering algorithms ». ACM Transactions on the Web 5, no 1 (février 2011) : 1–33. http://dx.doi.org/10.1145/1921591.1921593.
Texte intégralZhou, Li Juan, Ming Sheng Xu et Hai Jun Geng. « Improved Attack-Resistant Collaborative Filtering Algorithm ». Key Engineering Materials 460-461 (janvier 2011) : 439–44. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.460-461.439.
Texte intégralWu, Xinyi. « Comparison Between Collaborative Filtering and Content-Based Filtering ». Highlights in Science, Engineering and Technology 16 (10 novembre 2022) : 480–89. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v16i.2627.
Texte intégralJalili, Mahdi. « A Survey of Collaborative Filtering Recommender Algorithms and Their Evaluation Metrics ». International Journal of System Modeling and Simulation 2, no 2 (30 juin 2017) : 14. http://dx.doi.org/10.24178/ijsms.2017.2.2.14.
Texte intégralZhang, Zhen, Taile Peng et Ke Shen. « Overview of Collaborative Filtering Recommendation Algorithms ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 440 (19 mars 2020) : 022063. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/440/2/022063.
Texte intégralJing, Hui. « Application of Improved K-Means Algorithm in Collaborative Recommendation System ». Journal of Applied Mathematics 2022 (22 décembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2213173.
Texte intégralJiang, Tong Qiang, et Wei Lu. « Improved Slope One Algorithm Based on Time Weight ». Applied Mechanics and Materials 347-350 (août 2013) : 2365–68. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.347-350.2365.
Texte intégralLi, Xiaofeng, et Dong Li. « An Improved Collaborative Filtering Recommendation Algorithm and Recommendation Strategy ». Mobile Information Systems 2019 (7 mai 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3560968.
Texte intégralKourtiche, Ali, et Mohamed Merabet. « Collaborative Filtering Technical Comparison in Implicit Data ». International Journal of Knowledge-Based Organizations 11, no 4 (octobre 2021) : 1–24. http://dx.doi.org/10.4018/ijkbo.2021100101.
Texte intégralThèses sur le sujet "COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS"
Hansjons, Vegeborn Victor, et Hakim Rahmani. « Comparison and Improvement Of Collaborative Filtering Algorithms ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-209468.
Texte intégralRekommendationssystem är ett ämne som många datatekniker har forskat inom. Med dagens e-handel och Internetåtkomst, så försöker företag att maximera sina vinster genom att utnyttja diverse rekommendationsalgoritmer. En metodik som används i sådana system är Collaborative Filtering. Syftet med denna uppsats är att jämföra fyra algoritmer, alla baserade på Collaborati- ve Filtering, vilket är k-Nearest-Neighbour, Slope One, Single Value Decomposition och Average Least Square, i syfte att ta reda på vilken algoritm som producerar den bästa be- tygsättningen. Uppsatsen kommer även använda sig av två olika matematiska modeller, Aritmetisk Median och Viktad Aritmetisk Median, för att ta reda på om dom kan förbättra betygsättningen. Single Value Decomposition presterade bäst medan Average Least Square presterade sämst av de fyra algoritmerna. Däremot presterade Aritmetiska Median en aning bättre än Single Value Decomposition och Viktad Aritmetisk Median presterade sämst.
Anne, Patricia Anne. « Semantically and Contextually-Enhanced Collaborative Filtering Recommender Algorithms ». Thesis, University of Ulster, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.516289.
Texte intégralCasey, Walker Evan. « Scalable Collaborative Filtering Recommendation Algorithms on Apache Spark ». Scholarship @ Claremont, 2014. http://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/873.
Texte intégralRault, Antoine. « User privacy in collaborative filtering systems ». Thesis, Rennes 1, 2016. http://www.theses.fr/2016REN1S019/document.
Texte intégralRecommendation systems try to infer their users’ interests in order to suggest items relevant to them. These systems thus offer a valuable service to users in that they automatically filter non-relevant information, which avoids the nowadays common issue of information overload. This is why recommendation systems are now popular, if not pervasive in some domains such as the World Wide Web. However, an individual’s interests are personal and private data, such as one’s political or religious orientation. Therefore, recommendation systems gather private data and their widespread use calls for privacy-preserving mechanisms. In this thesis, we study the privacy of users’ interests in the family of recommendation systems called Collaborative Filtering (CF) ones. Our first contribution is Hide & Share, a novel privacy-preserving similarity mechanism for the decentralized computation of K-Nearest-Neighbor (KNN) graphs. It is a lightweight mechanism designed for decentralized (a.k.a. peer-to-peer) user-based CF systems, which rely on KNN graphs to provide recommendations. Our second contribution also applies to user-based CF systems, though it is independent of their architecture. This contribution is two-fold: first we evaluate the impact of an active Sybil attack on the privacy of a target user’s profile of interests, and second we propose a counter-measure. This counter-measure is 2-step, a novel similarity metric combining a good precision, in turn allowing for good recommendations,with high resilience to said Sybil attack
Strunjas, Svetlana. « Algorithms and Models for Collaborative Filtering from Large Information Corpora ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1220001182.
Texte intégralAlmosallam, Ibrahim Ahmad Shang Yi. « A new adaptive framework for collaborative filtering prediction ». Diss., Columbia, Mo. : University of Missouri-Columbia, 2008. http://hdl.handle.net/10355/5630.
Texte intégralThe entire dissertation/thesis text is included in the research.pdf file; the official abstract appears in the short.pdf file (which also appears in the research.pdf); a non-technical general description, or public abstract, appears in the public.pdf file. Title from title screen of research.pdf file (viewed on August 22, 2008) Includes bibliographical references.
Salam, Patrous Ziad, et Safir Najafi. « Evaluating Prediction Accuracy for Collaborative Filtering Algorithms in Recommender Systems ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-186456.
Texte intégralNARAYANASWAMY, SHRIRAM. « A CONCEPT-BASED FRAMEWORK AND ALGORITHMS FOR RECOMMENDER SYSTEMS ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2007. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1186165016.
Texte intégralSvebrant, Henrik, et John Svanberg. « A comparative study of the conventional item-based collaborative filtering and the Slope One algorithms for recommender systems ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-186449.
Texte intégralSafran, Mejdl Sultan. « EFFICIENT LEARNING-BASED RECOMMENDATION ALGORITHMS FOR TOP-N TASKS AND TOP-N WORKERS IN LARGE-SCALE CROWDSOURCING SYSTEMS ». OpenSIUC, 2018. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/1511.
Texte intégralLivres sur le sujet "COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS"
Nadler, Anthony M. Popularizing News 2.0. University of Illinois Press, 2017. http://dx.doi.org/10.5406/illinois/9780252040146.003.0005.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS"
Nisgav, Aviv, et Boaz Patt-Shamir. « Improved Collaborative Filtering ». Dans Algorithms and Computation, 425–34. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25591-5_44.
Texte intégralChang, Edward Y. « Parallel Algorithms for Collaborative Filtering ». Dans Algorithmic Aspects in Information and Management, 2. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02158-9_2.
Texte intégralCunha, Tiago, Carlos Soares et André C. P. L. F. de Carvalho. « Selecting Collaborative Filtering Algorithms Using Metalearning ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 393–409. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25.
Texte intégralKluver, Daniel, Michael D. Ekstrand et Joseph A. Konstan. « Rating-Based Collaborative Filtering : Algorithms and Evaluation ». Dans Social Information Access, 344–90. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90092-6_10.
Texte intégralPan, Lilin, et Jianfei Shao. « Review of Improved Collaborative Filtering Recommendation Algorithms ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 21–26. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-1843-7_3.
Texte intégralCunha, Tiago, Carlos Soares et André C. P. L. F. de Carvalho. « Recommending Collaborative Filtering Algorithms Using Subsampling Landmarkers ». Dans Discovery Science, 189–203. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-67786-6_14.
Texte intégralCai, Xianggao, Zhanpeng Xu, Guoming Lai, Chengwei Wu et Xiaola Lin. « GPU-Accelerated Restricted Boltzmann Machine for Collaborative Filtering ». Dans Algorithms and Architectures for Parallel Processing, 303–16. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33078-0_22.
Texte intégralVerhaegh, Wim F. J., Aukje E. M. van Duijnhoven, Pim Tuyls et Jan Korst. « Privacy Protection in Collaborative Filtering by Encrypted Computation ». Dans Intelligent Algorithms in Ambient and Biomedical Computing, 169–84. Dordrecht : Springer Netherlands, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/1-4020-4995-1_11.
Texte intégralAdán-Coello, Juan Manuel, et Carlos Miguel Tobar. « Using Collaborative Filtering Algorithms for Predicting Student Performance ». Dans Electronic Government and the Information Systems Perspective, 206–18. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-44159-7_15.
Texte intégralPapagelis, Manos, Ioannis Rousidis, Dimitris Plexousakis et Elias Theoharopoulos. « Incremental Collaborative Filtering for Highly-Scalable Recommendation Algorithms ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 553–61. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11425274_57.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHMS"
Kharrat, Firas Ben, Aymen Elkhleifi et Rim Faiz. « Improving Collaborative Filtering Algorithms ». Dans 2016 12th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/skg.2016.024.
Texte intégralYaqiu Liu, Zhendi Wang et Man Li. « Ratio-based collaborative filtering algorithms ». Dans 2008 2nd International Symposium on Systems and Control in Aerospace and Astronautics (ISSCAA). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/isscaa.2008.4776258.
Texte intégralKleinberg, Jon, et Mark Sandler. « Convergent algorithms for collaborative filtering ». Dans the 4th ACM conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2003. http://dx.doi.org/10.1145/779928.779929.
Texte intégralPatil, Vandana A., et Lata Ragha. « Comparing performance of collaborative filtering algorithms ». Dans 2012 International Conference on Communication, Information & Computing Technology (ICCICT). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/iccict.2012.6398206.
Texte intégralSarwar, Badrul, George Karypis, Joseph Konstan et John Reidl. « Item-based collaborative filtering recommendation algorithms ». Dans the tenth international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1145/371920.372071.
Texte intégral« Comparative Study of Collaborative Filtering Algorithms ». Dans International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2012. http://dx.doi.org/10.5220/0004104001320137.
Texte intégralMatuszyk, Pawel, et Myra Spiliopoulou. « Predicting the Performance of Collaborative Filtering Algorithms ». Dans the 4th International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1145/2611040.2611054.
Texte intégral« Using Collaborative Filtering Algorithms as eLearning Tools ». Dans 2009 42nd Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/hicss.2009.492.
Texte intégralLiu, Dong. « A Study on Collaborative Filtering Recommendation Algorithms ». Dans 2018 IEEE 4th International Conference on Computer and Communications (ICCC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/compcomm.2018.8780979.
Texte intégralCöster, Rickard, et Martin Svensson. « Inverted file search algorithms for collaborative filtering ». Dans the 25th annual international ACM SIGIR conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2002. http://dx.doi.org/10.1145/564376.564420.
Texte intégral