0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Using Trust Statements and Ratings by GraphSAGE to Alleviate Cold Start in Recommender Systems
نویسندگان :
Seyedeh Niusha Motevallian
1
Seyed Mohammad Hossein Hasheminejad
2
1- دانشگاه الزهرا(س)
2- دانشگاه الزهرا(س)
کلمات کلیدی :
Recommender Systems, Cold Start, Graph Neural Network, GraphSAGE, Clustering
چکیده :
With the growing volume of information being expanded by product and service providers, recommender systems have become a tool to prevent information overload. One of the most popular types of recommender systems is collaborative filtering. The issue of user cold start is the main challenge in this approach. Cold start means the lack of information to predict ratings of a user accurately. Because the user's prior experiences in the system are essential in trusting the recommendations, making the proper recommendations is very important in the early stages of interaction. In this paper, the aim is to solve the problem of partial user cold start by gathering the information of the trust network and users ratings. In this approach, the trust network information and user ratings are first aggregated by the GraphSAGE neural network algorithm to extract the user's hidden features vector. Then, user ratings are predicted in each cluster of users. This method, which has been evaluated on two data sets, in the best case, improves the accuracy of predicting non-existing ratings for partially cold start users in terms of mean absolute error by 0.9% and root mean squared error by 1.1% compared to previous methods. Also, due to the inductivity of the GraphSAGE algorithm, if a new user (a user who was not available in the data set during the training process) enters, there is no need to retrain the model, and its embedding vector is created with the existing model.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Violence detection using one-dimensional convolutional networks
Narges Honarjoo - Ali Abdari - Dr Azadeh Mansouri
Sparse Beamforming Design for Non-Coherent UD-CRAN with mm-Wave Fronthaul Links
Alireza M. Hosseini - Dr Abbas Mohammadi
Persian Language Understanding in Task-oriented Dialogue System for Online Shopping
Zeinab Borhanifard - Hossein Basafa - Seyedeh Zahra Razavi - Heshaam Faili
جانمایی توزیعشده محتوا برای ذخیرهسازی موقت در شبکههای سلولی کوچک با حضور کاربران مخرب
زهرا رشیدی - دکتر وصال حکمی - حانیه سلمانطاهری زهرا رشیدی - وصال حکمی - حانیه سلمانطاهری -
Target-driven Navigation of a Mobile Robot using an End-to-end Deep Learning Approach
Mohammad Matin Hosni - Ali Kheiri - Esmaeil Najafi
یادگیری فناورانه و بینالمللیسازی سکوهای پیامرسان: چارچوبی برای بازیگران متأخر
علیرضا کبیری فرد - علی ولی زاده - مهدی مجیدپور
ارزیابی و برنامهریزی اجرای پیشنهادی هوش مصنوعی در صنعت پتروشیمی ایران
امین رضا انصاری - احد قائمی - سید مهدی کوچک کوثری
تشخیص بیماری مزمن کلیوی با استفاده از یادگیرندههای گروهی و انتخاب ویژگیهای مؤثر مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی تبادل حرارتی
صبا عارفنیا - مهدی هاشمزاده - امین گلزاری اسکوئی
پیاده سازی سیستم پیش بیمارستانی یافت آمبولانس مناسب در محیط رایانش ابری با استفاده از شبیه ساز کلودسیم
ریحانه حسن رحیمی - فهیمه یزدان پناه
Improving Personalized Federated Learning-based QoE Assessment using Clustering
Skokufe Motaharipour - Behrouz Shahgholi Ghahfarokhi - Saeid Afshari
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2