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RF-Rec Empfehlungen
ISBN-13: 9783639381931 / Niemiecki / Miękka / 2011 / 124 str.
Empfehlungssysteme stellen seit der Veroffentlichung der ersten wissenschaftlichen Artikel uber kollaborative Verfahren Mitte der 90er Jahre ein wichtiges Forschungsgebiet dar. Die Forschung beschaftigt sich seit Jahren mit der Entwicklung von komplexeren algorithmischen Ansatzen, um die Resultate hinsichtlich der Prazisionsmetriken wie die absolute mittlere Fehlerrate zu verbessern. In dieser Arbeit wird mit RF-Rec ein simples Empfehlungsverfahren analysiert, dessen Berechnungen auf Bewertungshaufigkeiten basieren, und weitere Varianten vorgestellt. Die Evaluierungen auf sechs bekannten Datensatzen zeigen, dass RF-Rec Pradiktoren insbesondere bei wenigen Daten, die fur Empfehlungssysteme eine Herausforderung darstellen, vergleichbare Ergebnisse wie die popularen Verfahren SVD und Slope One erzielen konnen. Mit Hilfe von statistischen Tests wird demonstriert, dass die beobachteten Unterschiede nicht signifikant sind. Zudem wird prasentiert, dass durch einfache Optimierungen weitere Verbesserungen moglich sind. Damit wird moglicherweise ein Pro-Beitrag zur Debatte geleistet, die die Aussagekraft von Prazisionsmetriken immer mehr in Frage stellt."
Empfehlungssysteme stellen seit der Veröffentlichung der ersten wissenschaftlichen Artikel über kollaborative Verfahren Mitte der 90er Jahre ein wichtiges Forschungsgebiet dar. Die Forschung beschäftigt sich seit Jahren mit der Entwicklung von komplexeren algorithmischen Ansätzen, um die Resultate hinsichtlich der Präzisionsmetriken wie die absolute mittlere Fehlerrate zu verbessern. In dieser Arbeit wird mit RF-Rec ein simples Empfehlungsverfahren analysiert, dessen Berechnungen auf Bewertungshäufigkeiten basieren, und weitere Varianten vorgestellt. Die Evaluierungen auf sechs bekannten Datensätzen zeigen, dass RF-Rec Prädiktoren insbesondere bei wenigen Daten, die für Empfehlungssysteme eine Herausforderung darstellen, vergleichbare Ergebnisse wie die populären Verfahren SVD und Slope One erzielen können. Mit Hilfe von statistischen Tests wird demonstriert, dass die beobachteten Unterschiede nicht signifikant sind. Zudem wird präsentiert, dass durch einfache Optimierungen weitere Verbesserungen möglich sind. Damit wird möglicherweise ein Pro-Beitrag zur Debatte geleistet, die die Aussagekraft von Präzisionsmetriken immer mehr in Frage stellt.
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