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Preference Mining Using Neighborhood Rough Set Model on Two UniversesMinería de preferencias mediante el modelo de conjuntos rugosos de vecindad en dos universos

Resumen

La minería de preferencias desempeña un papel importante en los sitios web de comercio electrónico y de vídeo para mejorar la satisfacción y la fidelidad de los usuarios. Algunos métodos clásicos no están disponibles para el problema de las preferencias cuando el usuario o el artículo son nuevos. En este trabajo, proponemos un nuevo modelo, denominado conjunto rugoso paramétrico de vecindad en dos universos (NRSTU), para describir las estructuras de datos de los usuarios y los artículos. Además, se utiliza el operador de aproximación inferior de vecindad para definir las reglas de preferencia. A continuación, proporcionamos los medios para recomendar artículos a los usuarios utilizando estas reglas. Por último, ofrecemos un ejemplo experimental para mostrar los detalles de la minería de preferencias basada en NRSTU para el problema del arranque en frío. También se discuten los parámetros del modelo. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto presenta una solución eficaz para la extracción de preferencias. En particular, NRSTU mejora la precisión de la recomendación en aproximadamente un 19% en comparación con el método tradicional.

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