Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "bipartite graphs" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Random graph generator for bipartite networks modeling
Autorzy:
Chojnacki, Sz.
Kłopotek, M. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206054.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
complex networks
bipartite graphs
recommender systems
affiliation networks
Opis:
The purpose of this article is to introduce a new bipartite graph generation algorithm. Bipartite graphs consist of two types of nodes and edges join only nodes of different types. This data structure appears in various applications (e.g. recommender systems or text clustering). Both real-life datasets and formal tools enable us to evaluate only a limited set of properties of the algorithms that are used in such situations. Therefore, artificial datasets are needed to enhance development and testing of the algorithms. Our generator can be used to produce a wide range of synthetic datasets.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 3; 697-714
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Random graphs for performance evaluation of recommender systems
Autorzy:
Chojnacki, Sz.
Kłopotek, M. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206369.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
recommender systems
performance evaluation
random graphs
bipartite complex networks
Opis:
The purpose of this article is to introduce a new analytical framework dedicated to measuring performance of recommender systems. A standard approach is to assess the quality of a system by means of accuracy related statistics. However, the specificity of the environments in which recommender systems are deployed requires paying much attention to speed and memory requirements of the algorithms. Unfortunately, it is implausible to assess accurately the complexity of various algorithms with formal tools. This can be attributed to the fact that such analyses are usually based on an assumption of dense representation of underlying data structures. In real life, though, the algorithms operate on sparse data and are implemented with collections dedicated for them. Therefore, we propose to measure the complexity of recommender systems with artificial datasets that posses real-life properties. We utilize a recently developed bipartite graph generator to evaluate how the state-of-art recommender system behavior is determined and diversified by topological properties of the generated datasets.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 2; 237-257
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies