Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Automatic grammatical evolution-based optimization of matrix factorization algorithm
ID
Kunaver, Matevž
(
Avtor
),
ID
Bűrmen, Árpád
(
Avtor
),
ID
Fajfar, Iztok
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(422,01 KB)
MD5: 427553D3C5E505524CBDE0BA4696DE10
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.mdpi.com/2227-7390/10/7/1139
Galerija slik
Izvleček
Nowadays, recommender systems are vital in lessening the information overload by filtering out unnecessary information, thus increasing comfort and quality of life. Matrix factorization (MF) is a well-known recommender system algorithm that offers good results but requires a certain level of system knowledge and some effort on part of the user before use. In this article, we proposed an improvement using grammatical evolution (GE) to automatically initialize and optimize the algorithm and some of its settings. This enables the algorithm to produce optimal results without requiring any prior or in-depth knowledge, thus making it possible for an average user to use the system without going through a lengthy initialization phase. We tested the approach on several well-known datasets. We found our results to be comparable to those of others while requiring a lot less set-up. Finally, we also found out that our approach can detect the occurrence of over-saturation in large datasets.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
matrix factorization
,
genetic programming
,
grammatical evolution
,
recommender systems
,
meta-optimization
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FE - Fakulteta za elektrotehniko
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2022
Št. strani:
22 str.
Številčenje:
Vol. 10, iss. 7, art. 1139
PID:
20.500.12556/RUL-136721
UDK:
004
ISSN pri članku:
2227-7390
DOI:
10.3390/math10071139
COBISS.SI-ID:
103328771
Datum objave v RUL:
18.05.2022
Število ogledov:
592
Število prenosov:
106
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Mathematics
Skrajšan naslov:
Mathematics
Založnik:
MDPI AG
ISSN:
2227-7390
COBISS.SI-ID:
523267865
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:
01.04.2022
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
matrična faktorizacija
,
genetsko programiranje
,
slovnična evolucija
,
priporočilni sistemi
,
metaoptimizacija
Projekti
Financer:
ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0246
Naslov:
ICT4QoL - Informacijsko komunikacijske tehnologije za kakovostno življenje
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj