Transformation of "user-object" matrix for the collaborative filtering

Abstract

Статтю присвячено застосуванню колаборативної фільтрації, що є одним із методів автоматичної фільтрації даних в Інтернеті. Основним недоліком цього підходу є необхідність виконання великої кількості операцій. Автори представили засіб подолання цієї проблеми шляхом зменшення розмірності вхідної матриці. Експериментальні результати показують, що це призвело не лише до скорочення обчислювального часу, а й до підвищення точності отриманих рекомендацій.

The paper is devoted to application of collaborative filtering that is one of the method of automatic data filtering in the Internet. The main disadvantage of the approach is the necessity of performing a large number of operations. The authors have presented a mean of overcoming this problem by reduction of the dimension of the input matrix. Experimental results show that it had led not only to reduction of computational time, but also increased the accuracy of recommendations obtained.