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Trust-based collective view prediction

Auteur : Tiejian Luo; et al
Éditeur : New York, NY : Springer, ©2013.
Édition/format :   Livre électronique : Document : AnglaisVoir toutes les éditions et les formats
Base de données :WorldCat
Résumé :
Collective view prediction is to judge the opinions of an active web user based on unknown elements by referring to the collective mind of the whole community. Content-based recommendation and collaborative filtering are two mainstream collective view prediction techniques. They generate predictions by analyzing the text features of the target object or the similarity of users' past behaviors. Still, these  Lire la suite...
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Détails

Genre/forme : Electronic books
Type d’ouvrage : Document, Ressource Internet
Format : Ressource Internet, Fichier informatique
Tous les auteurs / collaborateurs : Tiejian Luo; et al
ISBN : 9781461472025 1461472024
Numéro OCLC : 852689603
Description : 1 online resource.
Contenu : Preface --
Introduction --
Related Work --
Collaborative Filtering --
Sentiment Analysis --
Theory Foundations --
Models, Methods and Algorithms --
Framework for Robustness Analysis --
Conclusions --
Appendix.
Responsabilité : Tiejian Luo...[et al.].
Plus d’informations :

Résumé :

Collective view prediction is to judge the opinions of an active web user based on unknown elements by referring to the collective mind of the whole community. Content-based recommendation and collaborative filtering are two mainstream collective view prediction techniques. They generate predictions by analyzing the text features of the target object or the similarity of users' past behaviors. Still, these techniques are vulnerable to the artificially-injected noise data, because they are not able to judge the reliability and credibility of the information sources. Trust-based Collective View Prediction describes new approaches for tackling this problem by utilizing users' trust relationships from the perspectives of fundamental theory, trust-based collective view prediction algorithms and real case studies.

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