Empfehlungssysteme auf der Grundlage kollaborativer Filterung

Collaborative Filtering (CF) ist ein beliebter Empfehlungsansatz, der in den letzten zwei Jahrzehnten intensiv erforscht wurde, was zu einer vielf?ltigen Reihe von Algorithmen und einer umfangreichen Sammlung von Tools zur Bewertung ihrer Leistung gef?hrt hat. Diese Forschungsarbeit schl?gt einen neuen Empfehlungsansatz vor, um die Probleme der grauen Schafe und der Datenknappheit anzugehen, mit dem Ziel, die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern, indem neue Nutzer aus bestehenden Nutzern in den Datens?tzen abgeleitet werden. Durch diese Transformation werden Nutzer mit Pr?ferenzen geschaffen, die denen der tats?chlichen Nutzer entgegengesetzt sind, was die Anzahl der Nutzer erh?ht und die beiden genannten Probleme l?st. Die Leistung dieses Ansatzes wurde anhand von zwei Datens?tzen, MovieLens und FilmTrust, bewertet. Insgesamt tr?gt dieses Buch zur Entwicklung besserer Empfehlungssysteme bei, die in der Lage sind, die Herausforderungen der Daten?berlastung zu meistern und die Nutzererfahrung zu verbessern.