Strategies for Selecting Initial Item Lists in Collaborative Filtering Recommender Systems

Hong Joo Lee; Jong Woo Kim; Sung Joo Park

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hong Joo Lee Jong Woo Kim Sung Joo Park

저널정보: 한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.11 No.3

발행연도: 2005.12

수록면: 137 - 153 (17page)

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Collaborative filtering-based recommendation systems make personalized recommendations based on users’ ratings on products. Recommender systems must collect sufficient rating information from users to provide relevant recommendations because less user rating information results in poorer performance of recommender systems. To learn about new users, recommendation systems must first present users with an initial item list. In this study, we designed and analyzed seven selection strategies including the popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. We investigated how these strategies performed using MovieLens, a public dataset. While the favorite and popularity methods tended to produce the highest average score and greatest average number of ratings, respectively, a hybrid of both favorite and popularity methods or a hybrid of demographic, favorite, and popularity methods also performed within acceptable ranges for both rating scores and numbers of ratings.

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[학술지(정기간행물)] - / 2004 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems 22 (1) : 5 ~ 53

[학술지(정기간행물)] - / 2004 / Applying Associative Retrieval Tech-niques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering 22 (1) : 116 ~ 142

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