Appears in Proceedings of the SIGIR-2001 Workshop on Recommender Systems, New Orleans, LA, September 2001

Content-Boosted Collaborative Filtering

Prem Melville, Raymond J. Mooney and Ramadass Nagarajan Department of Computer Sciences University of Texas

Austin, TX 78712

fÑeÐÚiÐÐe¸ÑÓ ÓÒeݸÖaÑda×g@c׺ÙØeÜa׺edÙ

ËÔaÖ×iØÝ

ABSTRACT ¯

ËØaØed ×iÑÔÐݸ ÑÓ×Ø Ù×eÖ× dÓ ÒÓØ ÖaØe ÑÓ×Ø iØeÑ× aÒd

ÅÓ×Ø ÖecÓÑÑeÒdeÖ ×Ý×ØeÑ× Ù×e CÓÐÐab ÓÖaØiÚe FiÐØeÖiÒg ÓÖ

heÒce Øhe Ù×eÖ¹iØeÑ ÖaØiÒg ÑaØÖiÜ i× ØÝÔicaÐÐÝ ÚeÖÝ

CÓÒØeÒعba×ed ÑeØhÓ d× ØÓ ÔÖedicØ ÒeÛ iØeÑ× Óf iÒØeÖe×Ø fÓÖ

×ÔaÖ×eº ÌheÖefÓÖe Øhe ÔÖÓbabiÐiØÝ Óf ¬ÒdiÒg a ×eØ Óf

a Ù×eÖº ÏhiÐe b ÓØh ÑeØhÓ d× haÚe ØheiÖ ÓÛÒ adÚaÒØage׸ iÒdi¹

Ù×eÖ× ÛiØh ×ig Òif icaÒØÐ Ý ×iÑiÐaÖ ÖaØiÒg× i× Ù×ÙaÐÐÝ ÐÓÛº

ÚidÙaÐÐÝ ØheÝ faiÐ ØÓ ÔÖÓÚide gÓ Ó d ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ× iÒ ÑaÒÝ

Ìhi× i× ÓfØeÒ Øhe ca×e ÛheÒ ×Ý×ØeÑ× haÚea ÚeÖÝ high

×iØÙaØiÓÒ׺ ÁÒcÓÖÔ ÓÖaØiÒg cÓÑÔ ÓÒeÒØ× fÖÓÑ b ÓØh ÑeØhÓ d׸

iØeѹØÓ¹Ù×eÖ ÖaØiÓº Ìhi× ÔÖÓbÐeÑ i× aÐ×Ó ÚeÖÝ ×igÒi¬¹

a hÝbÖid ÖecÓÑÑeÒdeÖ ×Ý×ØeÑ caÒ ÓÚeÖcÓÑe Øhe×e ×hÓÖع

caÒØ ÛheÒ Øhe ×Ý×ØeÑ i× iÒ Øhe iÒiØiaÐ ×Øage Óf Ù×eº

cÓÑiÒg׺ ÁÒ Øhi× ÔaÔ eÖ¸ Ûe ÔÖe×eÒØ aÒ eÐegaÒØ aÒd e«ecØiÚe

fÖaÑeÛÓÖk fÓÖ cÓÑbiÒiÒg cÓÒØeÒØ aÒd cÓÐÐab ÓÖaØiÓÒº ÇÙÖ

¯ FiÖ×عÖaØeÖ ÈÖÓbÐeÑ

aÔÔÖÓach Ù×e× a cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ ØÓ eÒhaÒce eÜi×ع

AÒ iØeÑ caÒÒÓØ be ÖecÓÑÑeÒded ÙÒÐe×× a Ù×eÖ ha×

iÒg Ù×eÖ daØa¸ aÒd ØheÒ ÔÖÓÚide× Ô eÖ×ÓÒaÐiÞed ×Ùgge×ØiÓÒ×

ÖaØed iØ b efÓÖeº Ìhi× ÔÖÓbÐeÑ aÔÔÐie× ØÓ ÒeÛ iØeÑ×

ØhÖÓÙgh cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒgº Ïe ÔÖe×eÒØ eÜÔ eÖiÑeÒØaÐ Öe¹

aÒd aÐ×Ó Ób×cÙÖe iØeÑ× aÒd i× ÔaÖØicÙÐaÖÐÝ deØÖiÑeÒØaÐ

×ÙÐØ× ØhaØ ×hÓÛhÓÛ Øhi× aÔÔÖÓach¸ CÓÒØeÒعBÓÓ×Øed CÓÐ Ðab¹

ØÓ Ù×eÖ× ÛiØh ecÐecØic Øa×Øe׺

ÓÖaØiÚe FiÐØeÖiÒg¸ Ô eÖfÓÖÑ× b eØØeÖ ØhaÒ a ÔÙÖe cÓÒØeÒعba×ed

ÔÖedicØÓÖ¸ ÔÙÖe cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖ¸ aÒd a ÒaiÚehÝbÖid aÔ¹

ÔÖÓachº Ïe aÐ×Ó di×cÙ×× ÑeØhÓ d× ØÓ iÑÔÖÓÚe Øhe Ô eÖfÓÖ¹

Ïe ÓÚeÖcÓÑe Øhe×e dÖaÛback× Óf CF ×Ý×ØeÑ׸ bÝ eÜÔÐÓiع

ÑaÒce Óf ÓÙÖ hÝbÖid ×Ý×ØeѺ

iÒg cÓÒØeÒØ iÒfÓÖÑaØiÓÒ Óf Øhe iØeÑ× aÐÖeadÝ ÖaØedº ÇÙÖ

ba×ic aÔÔÖÓach Ù×e× cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ× ØÓ cÓÒÚeÖØ a

×ÔaÖ×e Ù×eÖ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ iÒØÓ a fÙÐÐ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ; aÒd

Úide ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ׺ ÁÒ Øhi× ÔaÔ eÖ¸

1. INTRODUCTION ØheÒ Ù×e× CF ØÓ ÔÖÓ

Ûe ÔÖe×eÒØ Øhe fÖaÑeÛÓÖk fÓÖ Øhi× ÒeÛ hÝbÖid aÔÔÖÓach¸

ÊecÓÑÑeÒdeÖ ×Ý×ØeÑ× heÐÔ ÓÚeÖcÓÑe iÒfÓÖÑaØiÓÒ ÓÚeÖÐÓad

CÓÒØeÒعBÓ Ó×Øed CÓÐÐab ÓÖaØiÚe FiÐØeÖiÒg ´CBCFµº Ïe aÔ¹

bÝ ÔÖÓÚidiÒg Ô eÖ×ÓÒaÐiÞed ×Ùgge×ØiÓÒ× ba×ed ÓÒ a hi×ØÓÖÝ Óf a

ÔÐÝ Øhi× fÖaÑeÛÓÖk iÒ Øhe dÓÑaiÒ Óf ÑÓÚie ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ

Ù×eÖ³× Ðike× aÒd di×Ðike׺ ÅaÒÝ ÓÒ¹ÐiÒe ×ØÓÖe× ÔÖÓÚide ÖecÓѹ

aÒd ×hÓÛ ØhaØ ÓÙÖ aÔÔÖÓach Ô eÖfÓÖÑ× ×igÒi¬caÒØÐÝ b eØØeÖ

ÑeÒdiÒg ×eÖÚice× eºgº AÑaÞÓÒ¸ CDÆÇϸ BaÖÒe×AÒdÆÓbÐe¸

ØhaÒ b ÓØh ÔÙÖe CF aÒd ÔÙÖe cÓÒØeÒعba×ed ×Ý×ØeÑ׺

ÁÅDb¸ eØcº ÌheÖe aÖe ØÛÓ ÔÖeÚaÐeÒØ aÔÔÖÓache× ØÓ bÙiÐdiÒg

ÖecÓÑÑeÒdeÖ ×Ý×ØeÑ× | CÓÐÐab ÓÖaØiÚe FiÐØeÖiÒg ´CFµ aÒd

Ìhe ÖeÑaiÒdeÖ Óf Øhe ÔaÔ eÖ i× ÓÖgaÒiÞed a× fÓÐÐÓÛ׺ ËecØiÓÒ

CÓÒØeÒعba×ed ´CBµ ÖecÓÑÑeÒdiÒgº CF ×Ý×ØeÑ× ÛÓÖk bÝ

¾ ÔÖÓÚide× aÒ iÐÐÙ×ØÖaØiÚe eÜaÑÔÐe ØÓ ÑÓØiÚaØe ÓÙÖ aÔÔÖÓachº

cÓÐÐecØiÒg Ù×eÖ feedback iÒ Øhe fÓÖÑ Óf ÖaØiÒg× fÓÖ iØeÑ× iÒ a

ÁÒ ËecØiÓÒ ¿¸ Ûe de×cÖib e ÓÙÖ dÓÑaiÒ aÒd Øhe gaØheÖiÒg Óf

giÚeÒ dÓÑaiÒ aÒd eÜÔÐÓiØ ×iÑiÐaÖiØie× aÒd di«eÖeÒce× aÑÓÒg

daØaº ËecØiÓÒ 4 de×cÖib e× iÒ deØaiÐ ÓÙÖ iÑÔÐeÑeÒØaØiÓÒ Óf Øhe

ÔÖÓ¬Ðe× Óf ×eÚeÖaÐ Ù×eÖ× iÒ deØeÖÑiÒiÒg hÓÛ ØÓ ÖecÓÑÑeÒd

cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ¸ Øhe CF aÐgÓÖiØhÑ aÒd Øhe hÝbÖid

aÒ iØeѺ ÇÒ Øhe ÓØheÖ haÒd¸ cÓÒØeÒعba×ed ÑeØhÓ d× ÔÖÓ¹

aÔÔÖÓachº Ïe ÔÖe×eÒØ ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒØaÐ Öe×ÙÐØ× iÒ ËecØiÓÒ 5

Úide ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ× bÝ cÓÑÔaÖiÒg ÖeÔÖe×eÒØaØiÓÒ× Óf cÓÒ¹

aÒd eÜÔÐaiÒ ÛhÝ ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ Ô eÖfÓÖÑ× ÛeÐÐ iÒ ËecØiÓÒ 6º Ëec¹

ØeÒØ cÓÒØaiÒed iÒ aÒ iØeÑ ØÓ ÖeÔÖe×eÒØaØiÓÒ× Óf cÓÒØeÒØ ØhaØ

ØiÓÒ 7 ÔÖÓÔ Ó×e× ÑeØhÓ d× ØÓ iÑÔÖÓÚe ÓÙÖ CBCF ÔÖedicØiÓÒ׺

iÒØeÖe×Ø× Øhe Ù×eÖº

ÁÒ ËecØiÓÒ 8¸ Ûe di×cÙ×× ÔÖiÓÖ aØØeÑÔØ× aØ iÒØegÖaØiÒg cÓÐÐab¹

ÓÖaØiÓÒ aÒd cÓÒØeÒØ; aÒd ¬ÒaÐÐÝ iÒ ËecØiÓÒ 9¸ Ûe cÓÒcÐÙde

CÓÒØeÒعba×ed ÑeØhÓ d× caÒ ÙÒiÕÙeÐÝ chaÖacØeÖiÞe each Ù×eÖ¸

ÛiØh ×ÓÑe fÙØÙÖe eÜØeÒ×iÓÒ× ØÓ ÓÙÖ ÛÓÖkº

bÙØ CF ×ØiÐÐ ha× ×ÓÑe keÝ adÚaÒØage× ÓÚeÖ ØheÑ [½½]º FiÖ×ØÐݸ

CF caÒ Ô eÖfÓÖÑ iÒ dÓÑaiÒ× ÛheÖe ØheÖe i× ÒÓØ ÑÙch cÓÒØeÒØ

ÛiØh iØeÑ׸ ÓÖ ÛheÖe Øhe cÓÒØeÒØ i× diÆcÙÐØ fÓÖ a××Ó ciaØed 2. MOTIVATING EXAMPLE

a cÓÑÔÙØeÖ ØÓ aÒaÐÝÞe | idea׸ ÓÔiÒiÓÒ× eØcº ËecÓÒdÐÝ a ÁÒ Øhi× ×ecØiÓÒ¸ Ûe de×cÖib e a cÓÑÑÓÒ ×ceÒaÖiÓ iÒ ÖecÓѹ

CF ×Ý×ØeÑ ha× Øhe abiÐiØÝ ØÓ ÔÖÓÚide ×eÖeÒdiÔiØÓÙ× ÖecÓѹ ÑeÒdeÖ ×Ý×ØeÑ× aÒd ×hÓÛÛhÝ b ÓØh ÔÙÖe cÓÐÐab ÓÖaØiÚe aÒd

ÑeÒdaØiÓÒ׸ iºeº iØ caÒ ÖecÓÑÑeÒd iØeÑ× ØhaØ aÖe ÖeÐeÚaÒØ cÓÒØeÒعba×ed ÑeØhÓ d× faiÐ ØÓ ÔÖÓÚide gÓÓd ÖecÓÑÑeÒda¹

ØÓ Øhe Ù×eÖ¸ bÙØ dÓ ÒÓØ cÓÒØaiÒ cÓÒØeÒØ fÖÓÑ Øhe Ù×eÖ³× ÔÖÓ¹ ØiÓÒ׺ Ïe Øake Øhe dÓÑaiÒ Óf ÑÓÚie ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ× a× a

¬Ðeº BecaÙ×e Óf Øhe×e Öea×ÓÒ׸ CF ×Ý×ØeÑ× haÚe b eeÒ Ù×ed ÖeÔÖe×eÒØaØiÚe ca×eº

faiÖÐÝ ×Ùcce××fÙÐÐÝ ØÓ bÙiÐd ÖecÓÑÑeÒdeÖ ×Ý×ØeÑ× iÒ ÚaÖiÓÙ×

dÓÑaiÒ× [9¸ ½9]º ÀÓÛeÚeÖ ØheÝ ×Ù«eÖ fÖÓÑ ØÛÓ fÙÒdaÑeÒØaÐ ÁÒ ÑÓ×Ø ×Ý×ØeÑ׸ Ù×eÖ× ÔÖÓÚide feedback ÓÒ iØeÑ× ØhaØ ØheÝ

ÔÖÓbÐeÑ×: Ðiked ÓÖ di×Ðiked¸ Ù×iÒg Ûhich ÔÖÓ¬Ðe× aÖe fÓÖÑed ØÓ ÐeaÖÒ

ab ÓÙØ Øhe ×Ô eci¬c iÒØeÖe×Ø× Óf each Ù×eÖº FÓÖ eÜaÑÔÐe¸ iÒ ½

Í×eÖ A Í×eÖ B

Øhe EachÅÓÚie daØa×eغ Ìhi× daØa×eØ cÓÒØaiÒ× 7¸89¿ ÖaÒ¹

A CÐÓ ckÛÓÖk ÇÖaÒge ÄÓÖd Óf Øhe ÊiÒg×

dÓÑÐÝ ×eÐecØed Ù×eÖ× aÒd ½¸46½ ÑÓÚie× fÓÖ Ûhich cÓÒØeÒØ

Ûa× aÚaiÐabÐe fÖÓÑ ÁÅDbº Ìhe ÖedÙced daØa×eØ ha× ¾99¸997

ËØaÖ ÏaÖ× ÏiÐÐÓÛ

ÖaØiÒg× fÓÖ ½¸4¼8 ÑÓÚie׺ Ìhe aÚeÖage ÚÓØe× Ô eÖ Ù×eÖ i× aÔ¹

BÐade ÊÙÒÒeÖ

ÔÖÓÜiÑaØeÐÝ ¿8 aÒd Øhe ×ÔaÖ×iØÝ Óf Øhe Ù×eÖ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ

ÌÛeÐÚe ÅÓÒkeÝ×

i× ¾º6±º

ÌabÐe ½: ÌÝÔicaÐ Ù×eÖ ÔÖÓ¬Ðe×: ÑÓÚie× Ðiked

Ìhe daØa×eØ ÔÖÓÚide× ÓÔØiÓÒaÐ ÙÒaÙdiØed deÑÓgÖaÔhic daØa

×Ùch a× age¸ geÒdeÖ¸ aÒd Øhe ÞiÔ cÓ de ×ÙÔÔÐied bÝ each Ô eÖ¹

×ÓÒº FÓÖ eachÑÓÚie¸ iÒfÓÖÑaØiÓÒ ×Ùch a× Øhe ÒaÑe¸ geÒÖe¸

ÑÓÚie ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ׸ ØÝÔicaÐ Ù×eÖ ÔÖÓ¬Ðe× cÓÙÐd be a×

ÖeÐea×e daØe aÒd ÁÅDb ÍÊÄ aÖe ÔÖÓÚidedº FiÒaÐÐݸ Øhe

×hÓÛÒ iÒ ÌabÐe ½º Ìhe ØabÐe ×hÓÛ× ØÛÓ Ù×eÖ× A aÒd B aÒd

daØa×eØ ÔÖÓÚide× Øhe acØÙaÐ ÖaØiÒg daØa ÔÖÓÚided bÝ each

ØheiÖ ÔÖÓ¬Ðe× ØhaØ cÓÒ×i×Ø× Óf ÑÓÚie× ØhaØ each Ðikedº ÈÙÖe

Ù×eÖ fÓÖ ÚaÖiÓÙ× ÑÓÚie׺ Í×eÖ ÖaØiÒg× ÖaÒge fÖÓÑ ÞeÖÓ¹ØÓ¹¬Úe

CF ×Ý×ØeÑ× ØÖÝ ØÓ ¬Òd ÒeighbÓÖ×´×iÑiÐaÖ Ù×eÖ×µ fÓÖ a Ù×eÖ bÝ

×ØaÖ׺ ZeÖÓ ×ØaÖ× iÒdicaØe eÜØÖeÑe di×Ðike fÓÖ aÑÓÚie aÒd

cÓÑÔÙØiÒg ×iÑiÐaÖiØÝ Ñea×ÙÖe× ba×ed ÓÒ Øhe cÓÑÑÓÒ ×eØ Óf

¬Úe ×ØaÖ× iÒdicaØe high ÔÖai×eº

ÑÓÚie× ØhaØ ØÛÓ Ù×eÖ× ÖaØedº Áf ØheÖe i× ÒÓ ÓÚeÖÐaÔ iÒ Øhe

ÑÓÚie× Óf ØÛÓ Ù×eÖ׸ ØheÝ ÛiÐÐ ÒÓØ b e cÓÒ×ideÖed a× Òeigh¹

ÌhÙ× iÒ Øhi× eÜaÑÔÐe¸ A aÒd B aÖe ÒÓØ Òeighb ÓÖ× aÒd

b ÓÖ׺ 3.2 Data Collection

Ìhe cÓÒØeÒØ iÒfÓÖÑaØiÓÒ fÓÖ eachÑÓÚie Ûa× cÓÐÐecØed fÖÓÑ

Ô ÓØeÒØiaÐÐÝ ÑÓÚie× ØhaØ B Ðiked¸ ÑaÝ ÒÓØ b e ÖecÓÑÑeÒded

Øhe ÁÒØeÖÒeØ ÅÓÚie DaØaba×e ´ÁÅDbµº A ×iÑÔÐe cÖaÛÐeÖ fÓй

ØÓAeÚeÒ ØhÓÙgh ØheiÖ ÔÖÓ¬Ðe× ×Ùgge×Ø ØhaØ b ÓØh Ðike ×cieÒce

ÐÓÛ× Øhe ÁÅDB ÐiÒk ÔÖÓÚided fÓÖ eÚeÖÝ ÑÓÚie iÒ Øhe Each¹

¬cØiÓÒ ÑÓÚie׺

ÅÓÚie daØa×eØ aÒd cÓÐÐecØ× iÒfÓÖÑaØiÓÒ fÖÓÑ Øhe ÚaÖiÓÙ×

ÐiÒk× Ó« Øhe ÑaiÒ ÍÊĺ Ïe ÔÖe×eÒØÐÝ dÓÛÒÐÓad cÓÒØeÒØ ×Ùch

ÈÙÖe cÓÒØeÒعba×ed ×Ý×ØeÑ× ÓÒ Øhe ÓØheÖ haÒd¸ fÓÖÑ ÔÖÓ¬Ðe×

a× ÔÐÓØ ×ÙÑÑaÖݸ ÔÐÓØ keÝÛÓÖd׸ ca×ظ Ù×eÖ cÓÑÑeÒØ׸ eܹ

fÓÖ each Ù×eÖ iÒdeÔ eÒdeÒØÐݺ ÌhÙ× a ØÝÔicaÐ ×Ý×ØeÑ ÛÓÙÐd

ØeÖÒaÐ ÖeÚieÛ× ´ÒeÛ×ÔaÔ eÖ ÓÖ ÑagaÞiÒe aÖØicÐe×µ¸ ÒeÛ×gÖÓÙÔ

ÐeaÖÒ ØhaØ A Ðike× ×cieÒce ¬cØiÓÒ ÑÓÚie׸ ÛhiÐe B Ðike× b ÓØh

ÖeÚieÛ׸ aÒd aÛaÖd׺ Ìhi× iÒfÓÖÑaØiÓÒ¸ afØeÖ ×ÙiØabÐe ÔÖe¹

faÒØa×Ý aÒd ×cieÒce ¬cØiÓÒ ÑÓÚie׺ BÙØ ×iÒce each Ù×eÖ i×

ÔÖÓ ce××iÒg ×Ùch a× eÐiÑiÒaØiÓÒ Óf ×ØÓÔ ÛÓÖd× eØcº¸ i× cÓÐÐecØed

cÓÒ×ideÖed ×eÔaÖaØeÐݸÑÓÚie× ØhaØ dÓ ÒÓØ ×haÖe aÒÝ cÓÒØeÒØ

iÒØÓ a ÚecØÓÖ Óf bag Óf ÛÓÖd׸ ÓÒe bag fÓÖ each feaØÙÖe de¹

ÛiØh Øhe ÓÒe× aÐÖeadÝ ÖaØed ÛiÐÐ ÒÓØ b e cÓÒ×ideÖed fÓÖ Öec¹

×cÖibiÒg Øhe ÑÓÚieº

ÓÑÑeÒdaØiÓÒº ÁÒ Øhi× ca×e¸ faÒØa×Ý ÑÓÚie× ØhaØ B Ðiked ÑaÝ

ÒÓØ b e ÖecÓÑÑeÒded ØÓ A¸ eÚeÒ ØhÓÙgh A aÒd B ×eeÑ ØÓ

Úe a cÓÑÑÓÒ Øa×Øe | ×cieÒce ¬cØiÓÒ aÒd iØ i× ÕÙiØe ÐikeÐÝ

ha 4. SYSTEM DESCRIPTION

ØhaØ A ÛiÐÐ Ðike faÒØa×Ý ÑÓÚie× a× ÛeÐк

Ìhe geÒeÖaÐ ÓÚeÖÚieÛ Óf ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ i× ×hÓÛÒ iÒ FigÙÖe ½º

Ìhe Ûeb cÖaÛÐeÖ Ù×e× Øhe ÍÊÄ× ÔÖÓÚided iÒ Øhe EachÅÓÚie

CÐeaÖÐÝ b ÓØh Óf Øhe ab ÓÚe aÔÔÖÓache× aÖe iÒadeÕÙaØeº ÄeØ Ù×

daØa×eØ ØÓ dÓÛÒÐÓad ÑÓÚie cÓÒØeÒØ fÖÓÑ ÁÅDbº AfØeÖ aÔ¹

cÓÒ×ideÖ a di«eÖeÒØ aÔÔÖÓachº Ïe cÓÙÐd Ù×e a cÓÒØeÒعba×ed

ÔÖÓÔÖiaØe ÔÖeÔÖÓ ce××iÒg¸ Øhe dÓÛÒÐÓaded cÓÒØeÒØ i× ×ØÓÖed iÒ

×Ý×ØeÑ ØÓ ÔÖedicØ A³× ÔÖefeÖeÒce׺ A cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedic¹

Øhe ÅÓÚie CÓÒØeÒØ DaØaba×eº Ìhe EachÅÓÚie daØa×eØ aÐ×Ó

ØÓÖ ÛÓÙÐd ÖaØe BÐade ÊÙÒÒeÖ aÒd ÌÛeÐÚe ÅÓÒkeÝ× highÐÝ

ÔÖÓÚide× Øhe Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ; Ûhich i× a ÑaØÖiÜ Óf Ù×eÖ×

ba×ed ÓÒ A³× ÔÖediÐecØiÓÒ fÓÖ ×cieÒce ¬cØiÓÒº ÆÓÛifÛeÛeÖe

ÚeÖ×Ù× iØeÑ׸ ÛheÖe each ceÐÐ i× Øhe ÖaØiÒg giÚeÒ bÝ a Ù×eÖ ØÓ

ØÓ Ô eÖfÓÖÑ CF Ù×iÒg A³× cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ׸ A aÒd

aÒ iØeѺ Ïe ÛiÐÐ ÖefeÖ ØÓ eachÖÓÛ Óf Øhi× ÑaØÖiÜ a× a Ù×eÖ¹

B ÛÓÙÐd aÔÔ eaÖ ×iÑiÐaÖ; aÒd ×Ùb×eÕÙeÒØÐÝ B³× ÔÖefeÖeÒce×

ÖaØiÒg× ÚecØÓÖº Ìhe Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ i× ÚeÖÝ ×ÔaÖ×e¸ ×iÒce

ÛÓÙÐd b e ÖecÓÑÑeÒded ØÓ Aº ÇÙÖ CBCF ÔÖedicØÓÖ i× ba×ed

ÑÓ×Ø iØeÑ× haÚe ÒÓØ b eeÒ ÖaØed bÝ ÑÓ×Ø Ù×eÖ׺ Ìhe cÓÒØeÒع

ÓÒ Øhi× aÔÔÖÓachº

ba×ed ÔÖedicØÓÖ i× ØÖaiÒed ÓÒ each Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ aÒd a

ecØÓÖ i× cÖeaØedº A Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg×

3. DOMAIN DESCRIPTION Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× Ú

ÚecØÓÖ cÓÒØaiÒ× Øhe Ù×eÖ³× acØÙaÐ ÖaØiÒg× aÒd cÓÒØeÒعba×ed

Ïe deÑÓÒ×ØÖaØe Øhe ÛÓÖkiÒg Óf ÓÙÖ hÝbÖid aÔÔÖÓachiÒØhe

ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ Øhe ÙÒÖaØed iØeÑ׺ AÐÐ Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg×

dÓÑaiÒ Óf ÑÓÚie ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒº Ïe Ù×e Øhe Ù×eÖ¹ÑÓÚie

ÚecØÓÖ× ÔÙØ ØÓgeØheÖ fÓÖÑ Øhe Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiܸ Ûhich

½

ÖaØiÒg× ÔÖÓÚided bÝ Øhe EachÅÓÚie daØa×eØ aÒd Øhe ÑÓÚie

i× a fÙÐÐ ÑaØÖiܺ ÆÓÛ giÚeÒ aÒ acØiÚe Ù×eÖ³× ÖaØiÒg׸ ÔÖedic¹

deØaiÐ× fÖÓÑ Øhe ÁÒØeÖÒeØ ÅÓÚie DaØaba×e ´ÁÅDbµ [½¸ ¾]º Ïe

ØiÓÒ× aÖe Ñade fÓÖ a ÒeÛ iØeÑ Ù×iÒg CF ÓÒ Øhe fÙÐÐ Ô×eÙdÓ

ÖeÔÖe×eÒØ Øhe cÓÒØeÒØ iÒfÓÖÑaØiÓÒ Óf eÚeÖÝ ÑÓÚie a× a ×eØ Óf

ÖaØiÒg× ÑaØÖiܺ

×ÐÓØ× ´feaØÙÖe×µº Each ×ÐÓØ i× ÖeÔÖe×eÒØed ×iÑÔÐÝ a× a bag

Óf ÛÓÖd׺ Ìhe ×ÐÓØ× Ûe Ù×e fÓÖ Øhe EachÅÓÚie daØa×eØ aÖe:

ËecØiÓÒ× 4º½ aÒd 4º¾ de×cÖib e ÓÙÖ iÑÔÐeÑeÒØaØiÓÒ Óf Øhe

ÑÓÚie ØiØÐe¸ diÖecØÓÖ¸ ca×ظ geÒÖe¸ ÔÐÓØ ×ÙÑÑaÖݸ ÔÐÓØ keݹ

cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ aÒd Øhe ÔÙÖe CF cÓÑÔ ÓÒeÒغ ÁÒ

ÛÓÖd׸ Ù×eÖ cÓÑÑeÒØ׸ eÜØeÖÒaÐ ÖeÚieÛ׸ ÒeÛ×gÖÓÙÔ ÖeÚieÛ׸

ËecØiÓÒ 4º¿ Ûe de×cÖib e ÓÙÖ hÝbÖid aÔÔÖÓach iÒ deØaiк

aÒd aÛaÖd׺

3.1 EachMovie Dataset 4.1 Pure Content-based Predictor

ÌÓ ÔÖÓÚide cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ× Ûe ØÖeaØ Øhe ÔÖedic¹

Ìhe EachÅÓÚie daØa×eØ i× ÔÖÓÚided bÝ Øhe CÓÑÔaÕ ËÝ×ØeÑ×

ØiÓÒ Øa×k a× a ØeÜعcaØegÓÖiÞaØiÓÒ ÔÖÓbÐeѺ Ïe ÚieÛ ÑÓÚie

Êe×eaÖch CeÒØeÖ¸ Ûhich ÖaÒ Øhe EachÅÓÚie ÖecÓÑÑeÒda¹

cÓÒØeÒØ iÒfÓÖÑaØiÓÒ a× ØeÜØ dÓ cÙÑeÒØ׸ aÒd Ù×eÖ ÖaØiÒg× ¼¹5

ØiÓÒ ×eÖÚice fÓÖ ½8 ÑÓÒØh× ØÓ eÜÔ eÖiÑeÒØ ÛiØh a cÓÐÐab Ó¹

a× ÓÒe Óf ×iÜ cÐa×× Ðab eÐ׺ Ïe iÑÔÐeÑeÒØed a bag¹Óf¹ÛÓÖd×

ÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg aÐgÓÖiØhѺ Ìhe iÒfÓÖÑaØiÓÒ ØheÝ gaØheÖed

ÒaiÚeBaÝe×iaÒ ØeÜØ cÐa××i¬eÖ [½5] ØÓ ÐeaÖÒ a Ù×eÖ ÔÖÓ¬Ðe fÖÓÑ

dÙÖiÒg ØhaØ Ô eÖiÓ d cÓÒ×i×Ø× Óf 7¾¸9½6 Ù×eÖ׸ ½¸6¾8 ÑÓÚie׸

½

aÒd ¾¸8½½¸98¿ ÒÙÑeÖic ÖaØiÒg׺ ÌÓ haÚe a ÕÙickeÖ ØÙÖÒ¹

Ìhe acØiÚe Ù×eÖ i× Øhe Ù×eÖ fÓÖ Ûhich ÔÖedicØiÓÒ× aÖe b eiÒg

Ñadeº aÖÓÙÒd ØiÑe fÓÖ ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒØ׸ Ûe ÓÒÐÝ Ù×ed a ×Ùb×eØ Óf ¾

ØÓ aÚÓid ÞeÖÓ ÔÖÓbabiÐiØÝ e×ØiÑaØe׺ Ìhe eÚaÐÙaØiÓÒ Óf Øhe

EachMovie Web Crawler IMDb

cÓÒØeÒعba×ed ÖecÓÑÑeÒdeÖ caÒ b e fÓÙÒd iÒ Øhe aÔÔ eÒdiܺ

AÐgÓÖiØhÑ ½ ÌÖaiÒiÒg Øhe CÓÒØeÒعBa×ed ÈÖedicØÓÖ

Ì Ö aiÒ Æ aiÚ e BaÝe×´E ÜaÑÔÐ e×; C µ

Movie

h eÜaÑÔÐe iÒ E ÜaÑÔÐ e× i× a ÚecØÓÖ Óf bag¹Óf¹ÛÓÖd× Content Eac

Database

aÒd a caØegÓÖÝ cÓÖÖe×Ô ÓÒdiÒg ØÓ a ¼¹5 ÖaØiÒgº Each bag Óf

bag¹Óf¹ÛÓÖd× cÓÖÖe×Ô ÓÒd× ØÓ a ×ÐÓØ eºgº ØiØÐe¸ ca×ظ ÖeÚieÛ׸

eØcº C i× Øhe ×eØ Óf aÐÐ Ô Ó××ibÐe caØegÓÖie׺ Ìhi× fÙÒcØiÓÒ

Sparse User

Ý ØeÖÑ× È ´a jc ;× µ¸ de×cÖibiÒg

Full User e×ØiÑaØe× Øhe ÔÖÓbabiÐiØ

Ñi j Ñ

Ratings Ratings

Ý ØhaØ a ÖaÒdÓÑÐÝ dÖaÛÒ ÛÓÖd fÖÓÑ a ×ÐÓØ Content−based Øhe ÔÖÓbabiÐiØ

Matrix Predictor Matrix

× iÒ aÒ eÜaÑÔÐe iÒ cÐa×× c ÛiÐÐ b e Øhe ÛÓÖd a º

Ñ j Ñi

½º CaÐcÙÐaØe cÐa×× ÔÖiÓÖ׸ È ´c µ j

Collaborative

Active User Ratings Filtering

¯ dÓc× ×Ùb×eØ Óf dÓ cÙÑeÒØ× fÖÓÑ E ÜaÑÔÐ e×

j

fÓÖ Ûhich Øhe cÐa×× Ðab eÐ i× j

½

jdÓc× j·

j

E ÜaÑÔÐe×j

Recommendations j

¯ È ´c µ

j

jC j

jE ÜaÑÔÐe×j·

jE ÜaÑÔÐe×j

¾º CaÐcÙÐaØe cÓÒdiØiÓÒaÐ ÔÖÓbabiÐiØie׸ È ´a jc ;× µ

Ñi j Ñ

FigÙÖe ½: ËÝ×ØeÑ ÇÚeÖÚieÛ

FÓÖ each ×ÐÓØ × ¸

Ñ

¯ Î ÓcabÙÐ aÖ Ý ×eØ Óf aÐÐ di×ØiÒcØ ØÓkeÒ× Ó c¹

Ñ

cÙÖÖiÒg iÒ ×ÐÓØ × iÒ aÐÐ eÜaÑÔÐe×

Ñ

a ×eØ Óf ÖaØed ÑÓÚie× iºeº Ðab eÐed dÓ cÙÑeÒØ׺ A ×iÑiÐaÖ aÔ¹

ÔÖÓach ØÓ ÖecÓÑÑeÒdiÒg ha× b eeÒ Ù×ed e«ecØiÚeÐÝ iÒ Øhe

¯ FÓÖ each Ô Ó××ibÐe cÐa×× c

j

b Ó Ók¹ÖecÓÑÑeÒdiÒg ×Ý×ØeÑ ÄÁ B Ê A [½6¸ ½7]º

ß Ì eÜØ a ×iÒgÐe dÓ cÙÑeÒØ cÖeaØed bÝ

Ñj

ÏeÙ×eaÑÙÐØiÒÓÑiaÐ ØeÜØ ÑÓ deÐ [½4]¸ iÒ Ûhich a dÓ cÙÑeÒØ

cÓÒcaØeÒaØiÒg aÐÐ bag×¹Óf¹ÛÓÖd× aÔÔ eaÖ¹

i× ÑÓ deÐed a× aÒ ÓÖdeÖed ×eÕÙeÒce Óf ÛÓÖd eÚeÒØ× dÖaÛÒ

iÒg iÒ ×ÐÓØ × aÒd iÒ cÐa×× c

Ñ j

fÖÓÑ Øhe ×aÑe ÚÓ cabÙÐaÖݸ Î º Ìhe ÒaiÚeBaÝe× a××ÙÑÔØiÓÒ

ß Ò ØÓØaÐ ÒÙÑb eÖ Óf di×ØiÒcØ ÛÓÖd Ô Ó×i¹

×ØaØe× ØhaØ Øhe ÔÖÓbabiÐiØÝ Óf eachÛÓÖd eÚeÒØ i× deÔ eÒdeÒØ

ØiÓÒ× iÒ Ì eÜØ

ÓÒ Øhe dÓ cÙÑeÒØ cÐa×× bÙØ iÒdeÔ eÒdeÒØ Óf Øhe ÛÓÖd³× cÓÒØeÜØ

Ñj

aÒd Ô Ó×iØiÓÒº FÓÖ each cÐa×× c ¸ aÒd ÛÓÖd ´ØÓkeÒµ¸ Û ¾

j

k

ß FÓÖ each ØÓkeÒ¸ a iÒ Î ÓcabÙÐ aÖ Ý

Ñi Ñ

Î ¸ Øhe ÔÖÓbabiÐiØie׸ È ´c µ aÒd È ´Û jc µÑÙ×Ø b e e×ØiÑaØed

j j

k

fÖÓÑ Øhe ØÖaiÒiÒg daØaº ÌheÒ Øhe Ô Ó×ØeÖiÓÖ ÔÖÓbabiÐiØÝ Óf

£ Ò ÒÙÑbeÖ Óf ØiÑe× ØÓkeÒ a

Ñi

k

each cÐa×× giÚeÒ a dÓ cÙÑeÒØ D ¸ i× cÓÑÔÙØed Ù×iÒg BaÝe×

Ó ccÙÖ× iÒ Ì eÜØ

Ñj

ÖÙÐe:

½

Ò ·

jD j

k

jE ÜaÑÔÐe×j

Y

£ È ´a jc ;× µ

È ´c µ

Ñi j Ñ

j

jÎ ÓcabÙÐaÖ Ý j

Ñ

Ò·

È ´c jD µ= È ´a jc µ

j i j

jE ÜaÑÔÐe×j

È ´D µ

i=½

ÛheÖe a i× Øhe iØh ÛÓÖd iÒ Øhe dÓ cÙÑeÒظ aÒd jD j i× Øhe

i

ÙÑbeÖ Óf ÛÓÖd× iÒ Øhe dÓ cÙÑeÒغ Ìhe ÔÖiÓÖ È ´D µ caÒ b e

Ò 4.2 Pure Collaborative Filtering

igÒÓÖed¸ ×iÒce iØ i× a cÓÒ×ØaÒØ fÓÖ aÒÝ giÚeÒ dÓ cÙÑeÒغ

Ïe iÑÔÐeÑeÒØed a ÔÙÖe cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg cÓÑÔ ÓÒeÒØ

ØhaØ Ù×e× a ÒeighbÓÖhÓÓd¹ba×ed aÐgÓÖiØhÑ [½½]º ÁÒ ÒeighbÓÖhÓÓd¹

ÁÒ ÓÙÖ ca×e¸ ×iÒce ÑÓÚie× aÖe ÖeÔÖe×eÒØed a× a ÚecØÓÖ Óf \dÓ c¹

ba×ed aÐgÓÖiØhÑ׸ a ×Ùb×eØ Óf Ù×eÖ× aÖe chÓ×eÒ ba×ed ÓÒ ØheiÖ

ÙÑeÒØ×"¸ d ¸ ÓÒe fÓÖ each ×ÐÓØ ´ÛheÖe × deÒÓØe× Øhe ÑØh

Ñ Ñ

×iÑiÐaÖiØÝ ØÓ Øhe acØiÚe Ù×eÖ¸ aÒd a ÛeighØed cÓÑbiÒaØiÓÒ Óf

×ÐÓص¸ Øhe ÔÖÓbabiÐiØÝ Óf eachÛÓÖd giÚeÒ Øhe caØegÓÖÝ aÒd

ØheiÖ ÖaØiÒg× i× Ù×ed ØÓ ÔÖÓ dÙce ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ Øhe acØiÚe

Øhe ×ÐÓظ È ´Û jc ;× µ¸ ÑÙ×Ø b e e×ØiÑaØed aÒd Øhe Ô Ó×ØeÖiÓÖ

j Ñ

k

Ù×eÖº Ìhe aÐgÓÖiØhÑ Ûe Ù×e caÒ b e ×ÙÑÑaÖiÞed iÒ Øhe fÓй

caØegÓÖÝ ÔÖÓbabiÐiØie× fÓÖ a ¬ÐѸ F ¸ cÓÑÔÙØed Ù×iÒg:

ÐÓÛiÒg ×ØeÔ×:

jd j

Ë

Ñ

Y Y

È ´c µ

j

È ´a jc ;× µ È ´c jF µ=

Ñi j Ñ j

½º ÏeighØ aÐÐ Ù×eÖ× ÛiØh Öe×Ô ecØ ØÓ ×iÑiÐaÖiØÝ ÛiØh Øhe

È ´F µ

Ñ=½ i=½

acØiÚe Ù×eÖº

ÛheÖe Ë i× Øhe ÒÙÑb eÖ Óf ×ÐÓØ× aÒd a i× Øhe iØh ÛÓÖd iÒ Øhe

Ñi

¯ ËiÑiÐaÖiØÝbeØÛeeÒ Ù×eÖ× i× Ñea×ÙÖed a× Øhe ÈeaÖ¹

ÑØh ×ÐÓغ Ìhe cÐa×× ÛiØh Øhe highe×Ø Ô Ó×ØeÖiÓÖ ÔÖÓbabiÐiØÝ

×ÓÒ cÓÖÖeÐaØiÓÒ b eØÛeeÒ ØheiÖ ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ׺

deØeÖÑiÒe× Øhe ÔÖedicØed ÖaØiÒgº

¾º ËeÐecØ Ò Ù×eÖ× ØhaØ haÚe Øhe highe×Ø ×iÑiÐaÖiØÝ ÛiØh Øhe

acØiÚe Ù×eÖº

Ìhe ÑÓ deÐ ÔaÖaÑeØeÖ× aÖe e×ØiÑaØed Ù×iÒg Øhe aÐgÓÖiØhÑ

iÒ AÐgÓÖiØhÑ ½º ÆÓØe ØhaØ ÄaÔÐace ×ÑÓ ÓØhiÒg [½¾] i× Ù×ed ¯ Ìhe×e Ù×eÖ× fÓÖÑ Øhe ÒeighbÓÖhÓÓdº ¿

¿º CÓÑÔÙØe a ÔÖedicØiÓÒ fÖÓÑ a ÛeighØed cÓÑbiÒaØiÓÒ Óf

1.5

Øhe ×eÐecØed Òeighb ÓÖ׳ ÖaØiÒg׺

1.45

½¸ ×iÑiÐaÖiØÝ beØÛeeÒ ØÛÓ Ù×eÖ× i× cÓÑÔÙØed Ù×iÒg

ÁÒ ×ØeÔ 1.4

Øhe ÈeaÖ×ÓÒ cÓÖÖeÐaØiÓÒ cÓ eÆcieÒظ de¬Òed b eÐÓÛ:

È 1.35

Ñ

´Ö Ö µ ¢ ´Ö Ö µ

a;i a Ù;i Ù

i=½

Õ

È = ´½µ

a;Ù

È È

Ñ Ñ ¾

¾ 1.3

´Ö Ö µ ¢ ´Ö Ö µ

a;i a Ù;i Ù

i=½ i=½

1.25

ÛheÖe Ö i× Øhe ÖaØiÒg giÚeÒ ØÓ iØeÑ i bÝ Ù×eÖ a; aÒd Ö i× a;i a 1.2

Mean Absolute Error

Øhe ÑeaÒ ÖaØiÒg giÚeÒ bÝ Ù×eÖ aº

1.15

ÁÒ ×ØeÔ ¿¸ ÔÖedicØiÓÒ× aÖe cÓÑÔÙØed a× Øhe ÛeighØed aÚeÖage

1.1

Óf deÚiaØiÓÒ× fÖÓÑ Øhe Òeighb ÓÖ³× ÑeaÒ: È

Ò 1.05

´Ö Ö µ ¢ È

Ù;i a;Ù

Ù 0 20 40 60 80 100 120 140 160

Ù=½

È

Ô = Ö · ´¾µ

a;i a

Ò No. of training examples

È

a;Ù

Ù=½

ÛheÖe Ô i× Øhe ÔÖedicØiÓÒ fÓÖ Øhe acØiÚe Ù×eÖ a fÓÖ iØeÑ iº

a;i

FigÙÖe ¾: ÄeaÖÒiÒg CÙÖÚe fÓÖ Øhe CÓÒØeÒعba×ed

È i× Øhe ×iÑiÐaÖiØÝbeØÛeeÒ Ù×eÖ× a aÒd Ùº Ò i× Øhe ÒÙÑbeÖ

a;Ù

ÈÖedicØÓÖ

Óf Ù×eÖ× iÒ Øhe ÒeighbÓÖhÓÓdº FÓÖ ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒØ× Ûe Ù×ed

a Òeighb ÓÖhÓ Ó d ×iÞe Óf ¿¼¸ ba×ed ÓÒ Øhe ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ Óf

[½½]º

accÙÖaØeº ÇÒ Øhe ÓØheÖ haÒd¸ if Øhe Ù×eÖ ÖaØed ÓÒÐÝ a feÛ

ÁØ i× cÓÑÑÓÒ fÓÖ Øhe acØiÚe Ù×eÖ ØÓ haÚe highÐÝ cÓÖÖeÐaØed

iØeÑ׸ Øhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ ÛiÐÐ ÒÓØ b e a× accÙÖaØeº

Òeighb ÓÖ× ØhaØ aÖe ba×ed ÓÒ ÚeÖÝ feÛ cÓ¹ÖaØed ´ÓÚeÖÐaÔÔiÒgµ

Ïe fÓÙÒd ØhaØ iÒaccÙÖacie× iÒ Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ Óf¹

iØeÑ׺ Ìhe×e Òeighb ÓÖ× ba×ed ÓÒ a ×ÑaÐÐ ÒÙÑbeÖ Óf ÓÚeÖ¹

ØeÒ ÝieÐded Ñi×ÐeadiÒgÐÝ high cÓÖÖeÐaØiÓÒ× b eØÛeeÒ Øhe acØiÚe

ÐaÔÔiÒg iØeÑ× ØeÒd ØÓ be bad ÔÖedicØÓÖ׺ ÌÓ deÚaÐÙe Øhe

Ù×eÖ aÒd ÓØheÖ Ù×eÖ׺ ÀeÒce ØÓ iÒcÓÖÔ ÓÖaØe cÓÒ¬deÒce ´ÓÖ

cÓÖÖeÐaØiÓÒ× ba×ed ÓÒ feÛ cÓ¹ÖaØed iØeÑ׸ Ûe ÑÙÐØiÔÐÝ Øhe

Øhe Ðack ØheÖeÓf µ iÒ ÓÙÖ cÓÖÖeÐaØiÓÒ׸ Ûe ÛeighØ ØheÑ Ù×¹

cÓÖÖeÐaØiÓÒ bÝa ËigÒi¬caÒce ÏeighØiÒg facØÓÖ [½½]º Áf ØÛÓ

iÒg Øhe ÀaÖÑÓÒic ÅeaÒ ÛeighØiÒg facØÓÖ´ÀÅ ÛeighØiÒg¸ fÓÖ

Ù×eÖ× haÚe Ðe×× ØhaÒ 5¼ cÓ¹ÖaØed iØeÑ× ÛeÑÙÐØiÔÐÝ ØheiÖ cÓÖ¹

×hÓÖصº

ÖeÐaØiÓÒ bÝa facØÓÖ ×g = Ò=5¼¸ ÛheÖe Ò i× Øhe ÒÙÑbeÖ

a;Ù

¾Ñ Ñ

i j

Óf cÓ¹ÖaØed iØeÑ׺ Áf Øhe ÒÙÑbeÖ Óf ÓÚeÖÐaÔÔiÒg iØeÑ× i×

hÑ =

i;j

Ñ · Ñ

i j

gÖeaØeÖ ØhaÒ 5¼¸ ØheÒ Ûe ÐeaÚe Øhe cÓÖÖeÐaØiÓÒ ÙÒchaÒged



Ò

i

iºeº ×g =½º

a;Ù

:ifÒ < 5¼

i

5¼

Ñ =

i ½ : ÓØheÖÛi×e

4.3 Content-Boosted Collaborative Filtering

ÁÒ Øhe ab ÓÚe eÕÙaØiÓÒ¸ Ò ÖefeÖ× ØÓ Øhe ÒÙÑb eÖ Óf iØeÑ× ØhaØ

i

ÁÒ cÓÒØeÒعb Ó Ó×Øed cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg¸ Ûe ¬Ö×Ø cÖeaØe a

Ù×eÖ i ha× ÖaØedº Ìhe haÖÑÓÒic ÑeaÒ ØeÒd× ØÓ bia× Øhe

Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ fÓÖ eÚeÖÝ Ù×eÖ Ù iÒ Øhe daØaba×eº

ÛeighØØÓÛaÖd× Øhe ÐÓÛeÖ Óf Øhe ØÛÓÚaÐÙe× | Ñ aÒd Ñ º

i j

Ìhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ¸ Ú ¸ cÓÒ×i×Ø× Óf Øhe iØeÑ Öaع

Ù

ÌhÙ× cÓÖÖeÐaØiÓÒ× b eØÛeeÒ Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÛiØh aØ Ðea×Ø

iÒg× ÔÖÓÚided bÝ Øhe Ù×eÖ Ù¸ ÛheÖe aÚaiÐabÐe¸ aÒd ØhÓ×e ÔÖe¹

5¼ Ù×eÖ¹ÖaØed iØeÑ× each¸ ÛiÐÐ ÖeceiÚe Øhe highe×Ø Ûeighظ Öe¹

dicØed bÝ Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ ÓØheÖÛi×eº

gaÖdÐe×× Óf Øhe acØÙaÐ ÒÙÑbeÖ Óf ÑÓÚie× each Ù×eÖ ÖaØedº ÇÒ



Ö : if Ù×eÖ Ù ÖaØed iØeÑ i

Øhe ÓØheÖ haÒd¸ eÚeÒ if ÓÒe Óf Øhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg ÚecØÓÖ×

Ù;i

Ú =

Ù;i

c : ÓØheÖÛi×e

i× ba×ed ÓÒ Ðe×× ØhaÒ 5¼ Ù×eÖ¹ÖaØed iØeÑ׸ Øhe cÓÖÖeÐaØiÓÒ ÛiÐÐ

Ù;i

b e deÚaÐÙed aÔÔÖÓÔÖiaØeÐݺ

ÁÒ Øhe ab ÓÚe eÕÙaØiÓÒ Ö deÒÓØe× Øhe acØÙaÐ ÖaØiÒg ÔÖÓÚided

Ù;i

bÝ Ù×eÖ Ù fÓÖ iØeÑ i¸ ÛhiÐe c i× Øhe ÖaØiÒg ÔÖedicØed bÝ Øhe

¾ Ù;i

Ìhe chÓice Óf Øhe ØhÖe×hÓÐd 5¼ i× ba×ed ÓÒ Øhe ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚe

ÔÙÖe cÓÒØeÒعba×ed ×Ý×ØeѺ

Óf Øhe cÓÒØeÒØ ÔÖedicØÓÖº A× caÒ b e ×eeÒ iÒ FigÙÖe ¾¸ iÒiØiaÐÐÝ

a× Øhe ÔÖedicØÓÖ i× giÚeÒ ÑÓÖe aÒd ÑÓÖe ØÖaiÒiÒg eÜaÑÔÐe×

Ìhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ× Óf aÐÐ Ù×eÖ× ÔÙØ ØÓgeØheÖ

Øhe ÔÖedicØiÓÒ Ô eÖfÓÖÑaÒce iÑÔÖÓÚe׸ bÙØ aØ aÖÓÙÒd 5¼ iØ

giÚe× Øhe deÒ×e Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ Î º ÏeÒÓÛ Ô eÖfÓÖÑ

b egiÒ× ØÓ ÐeÚeÐ Ó«º BeÝÓÒd Øhi× i× Øhe Ô ÓiÒØ Óf diÑiÒi×hiÒg

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg Ù×iÒg Øhi× deÒ×e ÑaØÖiܺ Ìhe ×iÑiÐaÖ¹

ÖeØÙÖÒ×; a× ÒÓ ÑaØØeÖ hÓÛ ÐaÖge Øhe ØÖaiÒiÒg ×eØ i׸ ÔÖedicØiÓÒ

iØÝbeØÛeeÒ Øhe acØiÚe Ù×eÖ a aÒd aÒÓØheÖ Ù×eÖ Ù i× cÓÑÔÙØed

accÙÖacÝ iÑÔÖÓÚe× ÓÒÐÝ ÑaÖgiÒaÐÐݺ

Ù×iÒg Øhe ÈeaÖ×ÓÒ cÓÖÖeÐaØiÓÒ cÓ eÆcieÒØ de×cÖib ed iÒ EÕÙa¹

ØiÓÒ ½º ÁÒ×Øead Óf Øhe ÓÖigiÒaÐ Ù×eÖ ÚÓØe׸ Ûe ×Ùb×ØiØÙØe Øhe

ÌÓ Øhe ÀÅ Ûeighظ Ûe add Øhe ×igÒi¬caÒce ÛeighØiÒg de¹

ÚÓØe× ÔÖÓÚided bÝ Øhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ× Ú aÒd Ú º

a Ù

×cÖib ed iÒ ËecØiÓÒ 4º¾¸ aÒd ØhÙ× ÓbØaiÒ Øhe hÝbÖid cÓÖÖeÐaØiÓÒ

ÛeighØ hÛ º

4.3.1 Harmonic Mean Weighting a;Ù

hÛ = hÑ · ×g ´¿µ

Ìhe accÙÖacÝ Óf a Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ cÓÑÔÙØed fÓÖ

a;Ù a;Ù a;Ù

a Ù×eÖ deÔ eÒd× ÓÒ Øhe ÒÙÑbeÖ Óf ÑÓÚie× he»×he ha× ÖaØedº

¾

Áf Øhe Ù×eÖ ÖaØed ÑaÒÝ iØeÑ׸ Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ×

Ìhe aÔÔ eÒdiÜ ÔÖÓÚide× a deØaiÐed eÜÔÐaÒaØiÓÒ Óf Øhe geÒ¹

eÖaØiÓÒ Óf Øhe ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚeº aÖe gÓ Ó d aÒd heÒce hi× Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ i× faiÖÐÝ 4

4.3.2 Self Weighting 5.2 Metrics

ÊecaÐÐ ØhaØ iÒ CF¸ a ÔÖedicØiÓÒ fÓÖ Øhe acØiÚe Ù×eÖ i× cÓѹ

Ìhe ÑeØÖic× fÓÖ eÚaÐÙaØiÒg Øhe accÙÖacÝ Óf a ÔÖedicØiÓÒ aй

ÔÙØed a× a ÛeighØed ×ÙÑ Óf Øhe ÑeaÒ¹ceÒØeÖed ÚÓØe× Óf Øhe

gÓÖiØhÑ caÒ b e diÚided iÒØÓ ØÛÓ ÑaiÒ caØegÓÖie×: ×ØaØi×ØicaÐ

b e×Ø¹Ò Òeighb ÓÖ× Óf ØhaØ Ù×eÖº ÁÒ ÓÙÖ aÔÔÖÓach¸ Ûe aÐ×Ó add

accÙÖacÝ ÑeØÖic× aÒd deci×iÓÒ¹×ÙÔÔÓÖØ ÑeØÖic׺ ËØaØi×ØicaÐ

¿

Øhe Ô×eÙdÓ acØiÚe Ù×eÖ ØÓ Øhe ÒeighbÓÖhÓÓdº ÀÓÛeÚeÖ¸ Ûe

accÙÖacÝ ÑeØÖic× eÚaÐÙaØe Øhe accÙÖacÝ Óf a ÔÖedicØÓÖ bÝ

ÑaÝÛaÒØ ØÓ giÚe Øhe Ô×eÙdÓ acØiÚe Ù×eÖ ÑÓÖe iÑÔ ÓÖØaÒce

cÓÑÔaÖiÒg ÔÖedicØed ÚaÐÙe× ÛiØh Ù×eÖ¹ÔÖÓÚided ÚaÐÙe׺ ÌÓ

ØhaÒ Øhe ÓØheÖ Òeighb ÓÖ׺ ÁÒ ÓØheÖ ÛÓÖd׸ ÛeÛÓÙÐd ÐikeØÓ

Ñea×ÙÖe ×ØaØi×ØicaÐ accÙÖacÝ Ûe Ù×e Øhe ÑeaÒ ab×ÓÐÙØe eÖÖÓÖ

iÒcÖea×e Øhe cÓÒ¬deÒce Ûe ÔÐace iÒ Øhe ÔÙÖe¹cÓÒØeÒØ ÔÖedic¹

´ÅAEµ ÑeØÖic | de¬Òed a× Øhe aÚeÖage ab×ÓÐÙØe di«eÖeÒce

ØiÓÒ× fÓÖ Øhe acØiÚe Ù×eÖº Ïe dÓ Øhi× bÝ iÒcÓÖÔ ÓÖaØiÒg a ËeÐf

beØÛeeÒ ÔÖedicØed ÖaØiÒg× aÒd acØÙaÐ ÖaØiÒg׺ ÁÒ ÓÙÖ eÜÔ eÖ¹

ÏeighØiÒg facØÓÖ iÒ Øhe ¬ÒaÐ ÔÖedicØiÓÒ:

iÑeÒØ× Ûe cÓÑÔÙØed Øhe ÅAE ÓÒ Øhe Øe×Ø ×eØ fÓÖ each Ù×eÖ¸



aÒd ØheÒ aÚeÖaged ÓÚeÖ Øhe ×eØ Óf Øe×Ø Ù×eÖ׺

Ò

a

¢ ÑaÜ :ifÒ < 5¼

a

5¼

×Û = ´4µ

a

ÑaÜ : ÓØheÖÛi×e

Deci×iÓÒ¹×ÙÔÔ ÓÖØ accÙÖacÝ Ñea×ÙÖe× hÓÛ ÛeÐÐ ÔÖedicØiÓÒ×

ÛheÖe Ò i× Øhe ÒÙÑb eÖ Óf iØeÑ× ÖaØed bÝ Øhe acØiÚe Ù×eÖº

heÐÔ Ù×eÖ× ×eÐecØ high¹ÕÙaÐiØÝ iØeÑ׺ Ïe Ù×e ÊeceiÚeÖ ÇÔ eÖ¹

a

AgaiÒ¸ Øhe chÓice Óf Øhe ØhÖe×hÓÐd 5¼ i× ÑÓØiÚaØed bÝ Øhe

aØiÒg ChaÖacØeÖi×Øic ´ÊÇCµ ×eÒ×iØiÚiØÝ ØÓ Ñea×ÙÖe deci×iÓÒ¹

ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚe ÑeÒØiÓÒed eaÖÐieÖº Ìhe ÔaÖaÑeØeÖ ÑaÜ i× aÒ

×ÙÔÔ ÓÖØ accÙÖacݺ A ÔÖedicØÓÖ caÒ be ØÖeaØed a× a ¬ÐØeÖ¸

iÒdicaØiÓÒ Óf Øhe ÓÚeÖ¹aÐÐ cÓÒ¬deÒce ÛehaÚe iÒ Øhe cÓÒØeÒع

ÛheÖe ÔÖedicØiÒg a high ÖaØiÒg fÓÖ aÒ iØeÑ i× eÕÙiÚaÐeÒØØÓ

ba×ed ÔÖedicØÓÖº ÁÒ ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒØ׸ Ûe Ù×ed a ÚaÐÙe Óf ¾

acceÔØiÒg Øhe iØeѸ aÒd ÔÖedicØiÒg a ÐÓÛ ÖaØiÒg i× eÕÙiÚaÐeÒØ

fÓÖ Ñaܺ

ØÓ ÖejecØiÒg Øhe iØeѺ Ìhe ÊÇC ×eÒ×iØiÚiØÝi×giÚeÒ bÝ Øhe

aÖea ÙÒdeÖ Øhe ÊÇC cÙÖÚe | a cÙÖÚe ØhaØ ÔÐÓØ× ×eÒ×iØiÚiØÝ

eÖ×Ù× ½¹×Ôeci¬ciØÝ fÓÖ a ÔÖedicØÓÖº ËeÒ×iØiÚiØÝ i× de¬Òed a×

4.3.3 Producing Predictions Ú

Øhe ÔÖÓbabiÐiØÝ ØhaØ a gÓÓd iØeÑ i× acceÔØed bÝ Øhe ¬ÐØeÖ;

CÓÑbiÒiÒg Øhe ab ÓÚeØÛÓÛeighØiÒg ×cheÑe׸ Øhe ¬ÒaÐ CBCF

aÒd ×Ô eci¬ciØÝ i× de¬Òed a× Øhe ÔÖÓbabiÐiØÝ ØhaØ a bad iØeÑ

ÔÖedicØiÓÒ fÓÖ Øhe acØiÚe Ù×eÖ a aÒd iØeÑ i i× ÔÖÓ dÙced a× fÓй

i× ÖejecØed bÝ Øhe ¬ÐØeÖº Ïe cÓÒ×ideÖ aÒ iØeÑ gÓÓd if Øhe Ù×eÖ

ÐÓÛ×:

gaÚe iØ a ÖaØiÒg Óf 4 ÓÖ ab ÓÚe¸ ÓØheÖÛi×e Ûe cÓÒ×ideÖ Øhe iØeÑ

Ò

È

×Û ´c Ú µ· hÛ È ´Ú Ú µ

badº Ïe ÖefeÖ ØÓ Øhi× ÊÇC ×eÒ×iØiÚiØÝ ÛiØh ØhÖe×hÓÐd 4 a×

a a;i a a;Ù a;Ù Ù;i Ù

Ù=½

ÊÇC¹4º ÊÇC ×eÒ×iØiÚiØÝ ÖaÒge× fÖÓÑ ¼ ØÓ ½¸ ÛheÖe ½ i× ideaÐ

Ù6=a

Ô = Ú ·

a;i a

aÒd ¼º5 i× ÖaÒdÓѺ

Ò

È

×Û · hÛ È

a a;Ù a;Ù

Ù=½

ÀeÖÐÓ ckeÖ eØ aк Ù×ed Øhe ×aÑe ÑeØÖic× ØÓ cÓÑÔaÖe ØheiÖ aй

Ù6=a

gÓÖiØhÑ× [½½]º Ìhe ×ØaØi×ØicaÐ ×igÒi¬caÒce Óf aÒÝ di«eÖeÒce×

iÒ Ô eÖfÓÖÑaÒce b eØÛeeÒ ØÛÓ ÔÖedicØÓÖ× Ûa× eÚaÐÙaØed Ù×iÒg

ÁÒ Øhe ab ÓÚe eÕÙaØiÓÒ c cÓÖÖe×Ô ÓÒd× ØÓ Øhe ÔÙÖe¹cÓÒØeÒØ

a;i

ØÛÓ¹ØaiÐed ÔaiÖed Ø ¹Øe×Ø× [½5]º

ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ Øhe acØiÚe Ù×eÖ aÒd iØeÑ iº Ú i× Øhe Ô×eÙdÓ

Ù;i

Ù×eÖ¹ÖaØiÒg fÓÖ a Ù×eÖ Ù aÒd iØeÑ i aÒd Ú i× Øhe ÑeaÒ ÓÚeÖ

Ù

aÐÐ iØeÑ× fÓÖ ØhaØ Ù×eÖº ×Û ¸ hÛ aÒd È aÖe a× ×hÓÛÒ

a;Ù a;Ù

a 5.3 Results

iÒ EÕÙaØiÓÒ× 4¸ ¿ aÒd ½ Öe×Ô ecØiÚeÐÝ; Ò i× Øhe ×iÞe Óf Òeigh¹

AÐgÓÖiØhÑ ÅAE ÊÇC¹4

bÓÖhÓÓdº Ìhe deÒÓÑiÒaØÓÖ i× a ÒÓÖÑaÐiÞaØiÓÒ facØÓÖ ØhaØ

ÈÙÖe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ ½º¼59 ¼º6¿76

eÒ×ÙÖe× aÐÐ ÛeighØ× ×ÙÑ ØÓ ÓÒeº

ÈÙÖe CF ½º¼¼¾ ¼º64¾¿

e ÀÝbÖid ½º¼½½ ¼º6½¾½

5. EXPERIMENTAL EVALUATION ÆaiÚ

CÓÒØeÒعb Ó Ó×Øed CF ¼º96¾ ¼º67½7

ÁÒ Øhi× ×ecØiÓÒ Ûe de×cÖib e Øhe eÜÔ eÖiÑeÒØaÐ ÑeØhÓ dÓÐÓgÝ

aÒd ÑeØÖic× Ûe Ù×e ØÓ cÓÑÔaÖe di«eÖeÒØ ÔÖedicØiÓÒ aÐgÓ¹

ÌabÐe ¾: ËÙÑÑaÖÝ Óf Êe×ÙÐØ×

ÖiØhÑ×; aÒd ÔÖe×eÒØ Øhe Öe×ÙÐØ× Óf ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒØ׺

Ø× aÖe ×ÙÑÑaÖiÞed iÒ ÌabÐe ¾

5.1 Methodology Ìhe Öe×ÙÐØ× Óf ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒ

aÒd FigÙÖe ¿º A× caÒ b e ×eeÒ¸ ÓÙÖ CBCF aÔÔÖÓach Ô eÖfÓÖÑ×

Ïe cÓÑÔaÖe CBCF ØÓ a ÔÙÖe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ¸ a CF

b eØØeÖ ØhaÒ Øhe ÓØheÖ aÐgÓÖiØhÑ× ÓÒ b ÓØh ÑeØÖic׺ ÇÒ Øhe

ÔÖedicØÓÖ¸ aÒd a ÒaiÚehÝbÖid aÔÔÖÓachº Ìhe ÒaiÚehÝbÖid

ÅAE ÑeØÖic¸ CBCF Ô eÖfÓÖÑ× 9º¾± b eØØeÖ ØhaÒ ÔÙÖe CB¸ 4±

aÔÔÖÓach Øake× Øhe aÚeÖage Óf Øhe ÖaØiÒg× geÒeÖaØed bÝ Øhe

b eØØeÖ ØhaÒ ÔÙÖe CF aÒd 4º9± b eØØeÖ ØhaÒ Øhe ÒaiÚehÝbÖidº

ÔÙÖe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ aÒd Øhe ÔÙÖe CF ÔÖedicØÓÖº FÓÖ

AÐÐ Øhe di«eÖeÒce× iÒ ÅAE aÖe ×ØaØi×ØicaÐÐÝ ×igÒi¬caÒØ´Ô<

Øhe ÔÙÖÔ Ó×e× Óf cÓÑÔaÖi×ÓÒ¸ Ûe Ù×ed a ×Ùb×eØ Óf Øhe ÖaØiÒg×

¼:¼¼½µº

daØa fÖÓÑ Øhe E achÅ ÓÚ ie daØa ×eØ ´de×cÖib ed iÒ ËecØiÓÒ

¿º½µº ÌeÒ Ô eÖceÒØ Óf Øhe Ù×eÖ× ÛeÖe ÖaÒdÓÑÐÝ ×eÐecØed ØÓ b e

ÇÒ Øhe ÊÇC¹4¸ ÑeØÖic CBCF Ô eÖfÓÖÑ× 5º4± b eØØeÖ ØhaÒ

Øhe Øe×Ø Ù×eÖ× | aÐÐ Øe×Ø Ù×eÖ had ÖaØed aØ Ðea×Ø fÓÖØÝÑÓÚie׺

ÔÙÖe CB¸ 4º6± b eØØeÖ ØhaÒ ÔÙÖe CF aÒd 9º7± b eØØeÖ ØhaÒ

FÖÓÑ each Ù×eÖ iÒ Øhe Øe×Ø ×eظ ÖaØiÒg× fÓÖ ¾5± Óf iØeÑ× ÛeÖe

Øhe ÒaiÚehÝbÖidº Ìhi× iÑÔÐie× ØhaØ ÓÙÖ ×Ý×ØeѸ cÓÑÔaÖed

ÛiØhheÐdº ÈÖedicØiÓÒ× ÛeÖe cÓÑÔÙØed fÓÖ Øhe ÛiØhheÐd iØeÑ×

ØÓ ÓØheÖ׸ dÓ e× a b eØØeÖ Óf jÓb Óf ÖecÓÑÑeÒdiÒg high¹ÕÙaÐiØÝ

Ù×iÒg each Óf Øhe di«eÖeÒØ ÔÖedicØÓÖ׺

iØeÑ׸ ÛhiÐe ÖedÙciÒg Øhe ÔÖÓbabiÐiØÝ Óf ÖecÓÑÑeÒdiÒg bad

iØeÑ× ØÓ Øhe Ù×eÖº

Ìhe ÕÙaÐiØÝ Óf Øhe ÚaÖiÓÙ× ÔÖedicØiÓÒ aÐgÓÖiØhÑ× ÛeÖe Ñea¹

×ÙÖed bÝ cÓÑÔaÖiÒg Øhe ÔÖedicØed ÚaÐÙe× fÓÖ Øhe ÛiØhheÐd

ÁÒØeÖe×ØiÒgÐݸ ËeÐf ÏeighØiÒg did ÒÓØ Ñake ×igÒi¬caÒØ iѹ

ÖaØiÒg× ØÓ Øhe acØÙaÐ ÖaØiÒg׺

ÔÖÓÚeÑeÒØ× ØÓ ÓÙÖ ÔÖedicØiÓÒ׺

¿

È×eÙdÓ acØiÚe Ù×eÖ ÖefeÖ× ØÓ Øhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ

ba×ed ÓÒ Øhe acØiÚe Ù×eÖ³× ÖaØiÒg׺ 5 1.1 0.70

0.68

Content 0.66 Content CF CF 1.0

MAE Naive Naive CBCF ROC-4 0.64 CBCF

0.62

0.9 0.60

Algorithm Algorithm

FigÙÖe ¿: CÓÑÔaÖi×ÓÒ Óf aÐgÓÖiØhÑ×

6. DISCUSSION 6.3 Making Better Predictions

A× di×cÙ××ed ab ÓÚe¸ CBCF iÑÔÖÓÚe× Øhe ×eÐecØiÓÒ Óf Òeigh¹

ÁÒ Øhi× ×ecØiÓÒ Ûe eÜÔÐaiÒ hÓÛ cÓÒØeÒعb Ó Ó×Øed cÓÐÐab ÓÖaØiÚe

b ÓÖiÒg Ù×eÖ׺ ÁÒ ØÖadiØiÓÒaÐ CF¸ ÛeÛÓÙÐd cÓÑÔÙØe a ÔÖe¹

¬ÐØeÖiÒg ÓÚeÖcÓÑe× ×ÓÑe Óf Øhe ×hÓÖØcÓÑiÒg× Óf ÔÙÖe CF; aÒd

dicØiÓÒ fÓÖ each iØeÑ a× a ÛeighØed ×ÙÑ Óf ÓÒÐÝ Øhe acØÙaÐ

Ûe aÐ×Ó di×cÙ×× ×ÓÑe Óf ÓÙÖ Ô eÖfÓÖÑaÒce Öe×ÙÐØ׺

ÖaØiÒg× Óf Øhe×e Òeighb ÓÖ׺ ÀÓÛeÚeÖ¸ iÒ ÓÙÖ aÔÔÖÓach¸ if Øhe

b ÓÖiÒg Ù×eÖ dÓ e× ÒÓØ eÜi×ظ Ûe Ù×e

6.1 Overcoming Sparsity and the First-Rater acØÙaÐ ÖaØiÒg fÖÓÑ a Òeigh

ØeÒعba×ed ÔÖedicØed ÖaØiÒgº Ìhi× aÔÔÖÓach i× ÑÓØi¹

Problem hi× cÓÒ

ÚaØed bÝ Øhe hÝÔ ÓØhe×i× ØhaØ if a Ù×eÖ i× highÐÝ cÓÖÖeÐaØed ØÓ

ËiÒce Ûe Ù×e a Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiܸ Ûhichi× a fÙÐÐ Ña¹

Øhe acØiÚe Ù×eÖ ØheÒ hi× cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ× aÖe aÐ×Ó

ØÖiܸ Ûe eÐiÑiÒaØe Øhe ÖÓ ÓØ Óf Øhe ×ÔaÖ×iØÝ aÒd ¬Ö×عÖaØeÖ

ÚeÖÝ ÖeÐeÚaÒØ ØÓ Øhe acØiÚe Ù×eÖº Ïe b eÐieÚe ØhaØ Øhe Ù×e Óf

ÔÖÓbÐeÑ׺ È×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ× cÓÒØaiÒ ÖaØiÒg× fÓÖ

Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÖaØiÒg× Óf Òeighb ÓÖ× ØÓ cÓÑÔÙØe ÔÖedic¹

aÐÐ iØeÑ×; aÒd heÒce aÐÐ Ù×eÖ× ÛiÐÐ b e cÓÒ×ideÖed a× Ô ÓØeÒ¹

ØiÓÒ× i× aÒÓØheÖ iÑÔ ÓÖØaÒØ facØÓÖ cÓÒØÖibÙØiÒg ØÓ CBCF³×

ØiaÐ Òeighb ÓÖ׺ Ìhi× iÒcÖea×e× Øhe chaÒce× Óf ¬ÒdiÒg ×iÑiÐaÖ

×ÙÔ eÖiÓÖ Ô eÖfÓÖÑaÒceº Ù×eÖ׺

6.4 Self Weighting

Ìhe ÓÖigiÒaÐ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ ÑaÝ cÓÒØaiÒ iØeÑ× ØhaØ

CÓÒØeÒØ ÔÖedicØiÓÒ× ba×ed ÓÒ a ÐaÖge ÒÙÑb eÖ Óf ØÖaiÒiÒg eܹ

haÚe ÒÓØ b eeÒ ÖaØed bÝaÒÝ Ù×eÖ | ØheÖe aÖe 5¿ ×ÙchÑÓÚie×

aÑÔÐe× ØeÒd ØÓ b e faiÖÐÝ accÙÖaØe¸ a× i× aÔÔaÖeÒØ fÖÓÑ Fig¹

iÒ ÓÙÖ daØa×eغ ÁÒ a ÔÙÖe CF aÔÔÖÓach Øhe×e iØeÑ× ÛÓÙÐd

ÙÖe ¾º ÀeÒce¸ giÚiÒg a gÖeaØeÖ ÔÖefeÖeÒce ØÓ ×Ùch ÔÖedicØiÓÒ×

b e igÒÓÖedº ÀÓÛeÚeÖ iÒ CBCF¸ Øhe×e iØeÑ× ÛÓÙÐd ÖeceiÚea

×hÓÙÐd iÑÔÖÓÚe Øhe ÓÚeÖaÐÐ accÙÖacÝ Óf ÓÙÖ hÝbÖid ÔÖedicØiÓÒº

cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ fÖÓÑ aÐÐ Ù×eÖ׺ ÀeÒce Øhe×e iØeÑ×

ÁÒØeÖe×ØiÒgÐݸ Øhi× Ûa× ÒÓØ Öe­ecØed iÒ ÓÙÖ Öe×ÙÐØ׺ Ìhi× ÑaÝ

caÒ ÒÓÛ b e ÖecÓÑÑeÒded ØÓ Øhe acØiÚe Ù×eÖ¸ ØhÙ× ÓÚeÖcÓѹ

b ecaÙ×e Óf Øhe chÓice Óf Øhe ÑaÜ ÔaÖaÑeØeÖ iÒ EÕÙaØiÓÒ 4¸

iÒg Øhe ¬Ö×عÖaØeÖ ÔÖÓbÐeѺ

ÛhichÛa× ¬Üed ØÓ b e ¾ iÒ ÓÙÖ eÜÔ eÖiÑeÒØ׺ A higheÖ ÚaÐÙe

ÑaÜ ÛÓÙÐd iÒcÖea×e Øhe ÛeighØ Óf cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedic¹

6.2 Finding Better Neighbors fÓÖ

ØiÓÒ׸ aÒd ÑighØ ÝieÐd b eØØeÖ Öe×ÙÐØ׺

A cÖÙciaÐ ×ØeÔ iÒ CF i× Øhe ×eÐecØiÓÒ Óf a ÒeighbÓÖhÓÓdº Ìhe

b ÓÖ× Óf Øhe acØiÚe Ù×eÖ eÒØiÖeÐÝ deØeÖÑiÒe hi× ÔÖedic¹

Òeigh 6.5 Naive Hybrid

ØiÓÒ׺ ÁØ i× ØheÖefÓÖe cÖiØicaÐ ØÓ ×eÐecØ Òeighb ÓÖ× ÛhÓ aÖe

Ìhe ÒaiÚehÝbÖid aÔÔÖÓach ØhaØ Ûe Ù×ed ØÓ cÓÑÔaÖe ÓÙÖ ×Ý×¹

ÑÓ×Ø ×iÑiÐaÖ ØÓ Øhe acØiÚe Ù×eÖº ÁÒ ÔÙÖe CF¸ Øhe Òeighb ÓÖ¹

ØeÑ ÛiØh Ûa× iÒ×ÔiÖed bÝ [6]º Ïe fÓÙÒd ØhaØ Øhi× aÔÔÖÓach

hÓ Ó d cÓÑÔÖi×e× Óf Øhe Ù×eÖ× ØhaØ haÚe Øhe b e×Ø Ò cÓÖÖeÐaØiÓÒ×

Ûa× a Ô Ó ÓÖ ×ØÖaÛÑaÒ ØÓ cÓÑÔaÖe ÛiØhº A× caÒ b e ×eeÒ bÝ

ÛiØh Øhe acØiÚe Ù×eÖº Ìhe ×iÑiÐaÖiØÝbeØÛeeÒ Ù×eÖ× i× ÓÒÐÝ

Øhe Öe×ÙÐØ× Øhe ÒaiÚehÝbÖid Ô eÖfÓÖÑ× ÛÓÖ×e ØhaÒ CF ÓÒ Øhe

deØeÖÑiÒed bÝ Øhe ÖaØiÒg× giÚeÒ ØÓ cÓ¹ÖaØed iØeÑ×; ×Ó iØeÑ×

ÅAE ÑeØÖicº ÁØ aÐ×Ó Ô eÖfÓÖÑ× Ô Ó ÓÖÐÝ ÓÒ Øhe ÊÇC¹4 ÑeØÖic¸

ØhaØ haÚe ÒÓØ b eeÒ ÖaØed bÝ b ÓØh Ù×eÖ× aÖe igÒÓÖedº ÀÓÛ¹

ÛheÒ cÓÑÔaÖed ØÓ Øhe ÓØheÖ aÔÔÖÓache׺ ÁÒ ËecØiÓÒ 8¸ Ûe

eÚeÖ¸ iÒ CBCF¸ Øhe ×iÑiÐaÖiØÝ i× ba×ed ÓÒ Øhe ÖaØiÒg× cÓÒ¹

ÔÖe×eÒØ ×ÓÑe ÓØheÖ aÔÔÖÓache× Ûe caÒ Ù×e a× b eÒchÑaÖk× ØÓ

ØaiÒed iÒ Øhe Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ×; ×Ó Ù×eÖ× dÓ ÒÓØ

cÓÑÔaÖe ÓÙÖ aÔÔÖÓach agaiÒ×غ

Òeed ØÓ haÚe a high ÓÚeÖÐaÔ Óf cÓ¹ÖaØed iØeÑ× ØÓ b e cÓÒ×id¹

eÖed ×iÑiÐaÖº ÇÙÖ cÐaiÑ i× ØhaØ Øhi× feaØÙÖe Óf CBCF¸ Ñake×

ØaØiÚe Òeighb ÓÖ¹

iØ Ô Ó××ibÐe ØÓ ×eÐecØ a b eØØeÖ¸ ÑÓÖe ÖeÔÖe×eÒ 6.6 Efficient Implementation

hÓÓdº FÓÖ eÜaÑÔÐe¸ cÓÒ×ideÖ ØÛÓ Ù×eÖ× ÛiØh ideÒØicaÐ Øa×Øe× ÇÙØÛaÖdÐÝ CBCF ÑaÝ aÔÔ eaÖ ØÓ b e iÒfea×ibÐe fÓÖ aÒ ÓÒÐiÒe

ÛhÓ haÚe ÒÓØ ÖaØed aÒÝ iØeÑ× iÒ cÓÑÑÓÒº ÈÙÖe cÓÐÐab Ó¹ ÖecÓÑÑeÒdiÒg ×Ý×ØeѸ ×iÒce geÒeÖaØiÒg Øhe Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg×

ÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg ÛÓÙÐd ÒÓØ cÓÒ×ideÖ ØheÑ ×iÑiÐaÖº ÀÓÛeÚeÖ¸ ÑaØÖiÜ ÖeÕÙiÖe× cÓÑÔÙØiÒg Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ

Ô×eÙdÓ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ× cÖeaØed Ù×iÒg cÓÒØeÒعba×ed ÔÖe¹ aÐÐ Ù×eÖ× aÒd aÐÐ iØeÑ׺ ÀÓÛeÚeÖ Øhe cÓÑÔÙØaØiÓÒaÐ cÓ×Ø× Óf

dicØiÓÒ× fÓÖ Øhe ØÛÓ Ù×eÖ× ÛÓÙÐd b e highÐÝ cÓÖÖeÐaØed¸ aÒd ÖÙÒÒiÒg a CBCF ×Ý×ØeÑ caÒ b e ×igÒi¬caÒØÐÝ ÖedÙced bÝ ÓÒÐÝ

ØheÖefÓÖe ØheÝ ÛÓÙÐd b e cÓÒ×ideÖed Òeighb ÓÖ׺ Ïe b eÐieÚe ÑakiÒg iÒcÖeÑeÒØaÐ ÙÔ daØe× ØÓ Øhe Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiܺ

ØhaØ Øhi× ×ÙÔ eÖiÓÖ ×eÐecØiÓÒ Óf Òeighb ÓÖ× i× ÓÒe Óf Øhe Öea×ÓÒ× ÌÓ dÓ Øhi׸ Ûe Òeed ØÓ ÑaiÒØaiÒ Øhe ÑÓ×Ø ÖeceÒØ Ô×eÙdÓ

ØhaØ CBCF ÓÙØÔ eÖfÓÖÑ× ÔÙÖe CFº ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ aÒd Øhe ÑÓ deÐ× ÐeaÖÒed bÝ Øhe cÓÒØeÒعba×ed 6

ÔÖedicØÓÖ fÓÖ each Ù×eÖº Áf a Ù×eÖ ÖaØe× ÒeÛ iØeÑ× ´ÓÖ chaÒge× k ¹ÑeaÒ× cÐÙ×ØeÖiÒg aÐgÓÖiØhѺ A ÔÖÓ¬Ðe i× cÖeaØed fÓÖ each

eÜi×ØiÒg ÖaØiÒg×µ ØheÒ Ûe ÓÒÐÝ Òeed ØÓ chaÒge ØhaØ Ù×eÖ³× cÐÙ×ØeÖ¸ Ûhich cÓÒØaiÒ× Øhe aÚeÖage Óf Øhe ÖaØiÒg× giÚeÒ fÓÖ

cÓÐÙÑÒ iÒ Øhe Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ iºeº Ûe ÖeØÖaiÒ Øhe each iØeÑ bÝ aÐÐ Øhe Ù×eÖ× iÒ Øhe cÐÙ×ØeÖº ÆÓÛ¸ ÔÖedicØiÓÒ×

cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ ÓÒ hi× ÒeÛ ÖaØiÒg× ÚecØÓÖ aÒd ÔÖÓ¹ aÖe cÓÑÔÙØed Ù×iÒg ËÈÈ ÛheÖe ÓÒÐÝ Øhe k ÔÖÓ¬Ðe× geÒeÖ¹

dÙce ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ hi× ÙÒÖaØed iØeÑ׺ Ìhe cÓÑÔÙØaØiÓÒaÐ aØed eaÖÐieÖ aÖe cÓÒ×ideÖed a× Ô ÓØeÒØiaÐ Òeighb ÓÖ׺ Fi×heÖ

cÓÑÔÐeÜiØÝÓf ØÖaiÒiÒg aÒd ÔÖÓ dÙciÒg ÔÖedicØiÓÒ× ÛiØh Øhe eØ aк cÐaiÑ ØhaØ Øhi× aÔÔÖÓach i× ÑÓÖe accÙÖaØe ØhaÒ ËÈÈ

ÒaiÚe BaÝe×iaÒ cÐa××i¬eÖ i× ÐiÒeaÖ iÒ Øhe ×iÞe Óf Øhe dÓ cÙ¹ [8]º CÈÈ aÐ×Ó ha× Øhe adÚaÒØage Óf b eiÒg ÑÓÖe ×caÐabÐe ØhaÒ

ÑeÒØ×; aÒd ØheÖefÓÖe a ×iÒgÐe ÚecØÓÖ caÒ b e ÙÔ daØed faiÖÐÝ ËÈȺ

eÆcieÒØÐݺ FÙÖØheÖÑÓÖe¸ ØÓ ×Ô eed ÙÔ aÒ ÓÒÐiÒe ×Ý×ØeѸ Ûe

he× aØ ÖegÙÐaÖ iÒØeÖ¹

caÒ Ô eÖfÓÖÑ aÐÐ ÙÔ daØe× Ó¯iÒe iÒ baØc 8. RELATED WORK

ÚaÐ׺

ÌheÖe haÚe b eeÒ a feÛ ÓØheÖ aØØeÑÔØ× ØÓ cÓÑbiÒe cÓÒØeÒØ iÒ¹

fÓÖÑaØiÓÒ ÛiØh cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒgº ÇÒe ×iÑÔÐe aÔÔÖÓach

Ìhe Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ ÛiÐÐ aÐ×Ó Òeed ØÓ b e ÙÔ daØed if

i× ØÓ aÐÐÓÛ b ÓØh cÓÒØeÒعba×ed aÒd cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg

a ÒeÛ iØeÑ i× added ØÓ Øhe daØaba×e ´eºgº a ÒeÛ ÑÓÚie i×

ÑeØhÓ d× ØÓ ÔÖÓ dÙce ×eÔaÖaØe ÖaÒked Ði×Ø× Óf ÖecÓÑÑeÒda¹

ÖeÐea×edµº ÁÒ Øhi× ca×e¸ a ÒeÛ ÖÓÛ ÛiØh ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ Øhi×

ØiÓÒ׸ aÒd ØheÒ ÑeÖge ØheiÖ Öe×ÙÐØ× ØÓ ÔÖÓ dÙce a ¬ÒaÐ Ði×Ø

iØeÑ ÑÙ×Ø b e added ØÓ Øhe ÖaØiÒg× ÑaØÖiܺ Ìhi× dÓ e× ÒÓØ

[6]º ÌheÖe caÒ be ×eÚeÖaÐ ×cheÑe× ØÓ ÑeÖgiÒg Øhe ÖaÒked

ÖeÕÙiÖe aÒÝ ÖeØÖaiÒiÒg¸ ×iÒce Ûe ÑaiÒØaiÒ Øhe cÙÖÖeÒØ Ù×eÖ

Ði×Ø׸ ×Ùcha×iÒØeÖÐeaÚiÒg cÓÒØeÒØ aÒd cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ÖecÓѹ

ÑÓ deÐ× bÙiÐØ bÝ Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖº AÐÐ Ûe Òeed ØÓ

ÑeÒdaØiÓÒ× ÓÖ aÚeÖagiÒg Øhe ÖaÒk ÓÖ ÖaØiÒg ÔÖedicØed bÝ Øhe

dÓ i× geÒeÖaØe ÔÖedicØiÓÒ× fÓÖ Øhe ÒeÛ iØeѸ fÓÖ each Ù×eÖº

ØÛÓ ÑeØhÓ d׺ Ìhi× i× e××eÒØiaÐÐÝ ÛhaØ ÓÙÖ ÒaiÚehÝbÖid aÔ¹

Ìhe cÓÑÔÙØaØiÓÒaÐ cÓÑÔÐeÜiØÝ Óf Øhi× ÓÔ eÖaØiÓÒ i× ÐiÒeaÖ iÒ

ÔÖÓach dÓ e׺

Øhe ×iÞe Óf Øhe ÒeÛ iØeÑ ´dÓ cÙÑeÒص ØiÑe× Øhe ÒÙÑbeÖ Óf

Ù×eÖ׺ ÌheÖefÓÖe Øhi× ÙÔ daØe i× aÐ×Ó ØakeÒ caÖe Óf eÆcieÒØÐݺ

ËÓb ÓÖÓ« eØ aк ÔÖÓÔ Ó×e a ÒÓÚeÐ aÔÔÖÓachØÓcÓÑbiÒiÒg cÓÒ¹

ØeÒØ aÒd cÓÐÐab ÓÖaØiÓÒ Ù×iÒg ÐaØeÒØ ×eÑaÒØic iÒdeÜiÒg ´ÄËÁµ

ÁÒ ØheiÖ aÔÔÖÓach¸ ¬Ö×Ø a ØeÖѹdÓcÙÑeÒØ ÑaØÖiÜ i× cÖe¹

7. IMPROVING CBCF [¾¼]º

aØed¸ ÛheÖe each ceÐÐ i× a ÛeighØ ÖeÐaØed ØÓ Øhe fÖeÕÙeÒcÝ Óf

DÙe ØÓ Øhe ÒaØÙÖe Óf ÓÙÖ hÝbÖid aÔÔÖÓach¸ Ûe b eÐieÚe ØhaØ

Ó ccÙÖÖeÒce Óf a ØeÖÑ iÒ a dÓ cÙÑeÒغ Ìhe ØeÖѹdÓ cÙÑeÒØ

iÑÔÖÓÚiÒg Øhe Ô eÖfÓÖÑaÒce Óf Øhe iÒdiÚidÙaÐ cÓÑÔ ÓÒeÒØ×

ÑaØÖiÜ i× ÑÙÐØiÔÐied bÝ Øhe ÒÓÖÑaÐiÞed ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ ØÓ

ÛÓÙÐd aÐÑÓ×Ø ceÖØaiÒÐÝ iÑÔÖÓÚe Øhe Ô eÖfÓÖÑaÒce Óf Øhe ÛhÓÐe

giÚeacÓÒØeÒعÔÖÓ¬Ðe ÑaØÖiܺ Ìhe ×iÒgÙÐaÖ ÚaÐÙe decÓÑÔ Ó¹

×Ý×ØeѺ ÁÒ ÓØheÖ ÛÓÖd׸ if Ûe iÑÔÖÓÚed ÓÙÖ ÔÙÖe cÓÒØeÒع

×iØiÓÒ ´ËÎDµ Óf Øhi× ÑaØÖiÜ i× cÓÑÔÙØedº Í×iÒg ÄËÁ¸ a ÖaÒk¹

ba×ed ÔÖedicØÓÖ ÓÖ Øhe CF aÐgÓÖiØhѸ ÛeÛÓÙÐd b e abÐe ØÓ iѹ

k aÔÔÖÓÜiÑaØiÓÒ Óf Øhe cÓÒØeÒعÔÖÓ¬Ðe ÑaØÖiÜ i× cÓÑÔÙØedº

ÔÖÓÚe ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ³× ÔÖedicØiÓÒ׺ A b eØØeÖ cÓÒØeÒعba×ed ÔÖe¹

ÌeÖÑ ÚecØÓÖ× Óf Øhe Ù×eÖ³× ÖeÐeÚaÒØ dÓ cÙÑeÒØ× aÖe aÚeÖaged

dicØÓÖ ÛÓÙÐd ÑeaÒ ØhaØ Øhe Ô×eÙdÓ ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ geÒeÖaØed

ØÓ ÔÖÓ dÙce a ceÒØÖÓid ÖeÔÖe×eÒØiÒg Øhe Ù×eÖ³× ÔÖÓ¬Ðeº ÆÓÛ¸

ÛÓÙÐd ÑÓÖe accÙÖaØeÐÝ aÔÔÖÓÜiÑaØe Øhe acØÙaÐ fÙÐ Ð Ù×eÖ¹

ÒeÛ dÓ cÙÑeÒØ× aÖe ÖaÒked agaiÒ×Ø each Ù×eÖ³× ÔÖÓ¬Ðe iÒ Øhe

ÖaØiÒg× ÑaØÖiܺ Ìhi× iÒ ØÙÖÒ¸ ÛÓÙÐd iÑÔÖÓÚe Øhe chaÒce×

ÄËÁ ×Ôaceº

Óf ¬ÒdiÒg ÑÓÖe ÖeÔÖe×eÒØaØiÚe Òeighb ÓÖ׺ AÒd ×iÒce Øhe ¬¹

ÒaÐ ÔÖedicØiÓÒ× iÒ ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ aÖe ba×ed ÓÒ a CF aÐgÓÖiØhѸ

ÁÒ ÈaÞÞaÒi³× aÔÔÖÓach [½8]¸ Ù×eÖ ÔÖÓ¬Ðe× aÖe ÖeÔÖe×eÒØed bÝ

a b eØØeÖ CF aÐgÓÖiØhÑ caÒ ÓÒÐÝ iÑÔÖÓÚe ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ³× Ô eÖfÓÖ¹

a ×eØ Óf ÛeighØed ÛÓÖd× deÖiÚed fÖÓÑ Ô Ó×iØiÚe ØÖaiÒiÒg eܹ

ÑaÒceº Ïe di×cÙ×× ×ÓÑe ÑeØhÓ d× Ûe cÓÙÐd Ù×e ØÓ iÑÔÖÓÚe

aÑÔÐe× Ù×iÒg Øhe ÏiÒÒÓÛ aÐgÓÖiØhѺ Ìhi× cÓÐÐecØiÓÒ Óf Ù×eÖ

Øhe iÒdiÚidÙaÐ cÓÑÔ ÓÒeÒØ׺

ÔÖÓ¬Ðe× caÒ b e ØhÓÙghØÓfa×ØhecÓÒØeÒعÔÖÓ¬Ðe ÑaØÖiܺ ÈÖe¹

Ý aÔÔÐÝiÒg CF diÖecØÐÝ ØÓ Øhe cÓÒØeÒع

7.1 Improving the Content-based Predictor dicØiÓÒ× aÖe Ñade b

ÔÖÓ¬Ðe ÑaØÖiÜ ´a× ÓÔÔ Ó×ed ØÓ Øhe Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÑaØÖiܵº

ÁÒ ÓÙÖ cÙÖÖeÒØ iÑÔÐeÑeÒØaØiÓÒ Óf Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedic¹

ØÓÖ¸ Ûe Ù×e a ÒaiÚeBaÝe×iaÒ ØeÜعcÐa××i¬eÖ ØÓ ÐeaÖÒ a ×iܹÛaÝ

AÒ aÐØeÖÒaØe aÔÔÖÓach ØÓ ÔÖÓÚidiÒg cÓÒØeÒعba×ed cÓÐÐab ÓÖa¹

cÐa××i¬caØiÓÒ Øa×kº Ìhi× aÔÔÖÓach i× ÔÖÓbabÐÝ ÒÓØ ideaи ×iÒce

ØiÚe ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ× i× Ù×ed iÒ Fab [¿]º Fab Ù×e× ÖeÐeÚaÒce

iØ di×ÖegaÖd× Øhe facØ ØhaØ cÐa××e× ÖeÔÖe×eÒØ ÖaØiÒg× ÓÒ a ÐiÒ¹

feedback ØÓ ×iÑÙÐØaÒeÓÙ×ÐÝ ÑÓÐd a Ô eÖ×ÓÒaÐ ¬ÐØeÖ aÐÓÒg ÛiØh

eaÖ ×caÐeº FÓÖ eÜaÑÔÐe¸ Øhe Ô Ó×ØeÖiÓÖ ÔÖÓbabiÐiØie× fÓÖ Øhe

a cÓÑÑÙÒaÐ \ØÓÔic" ¬ÐØeÖº DÓ cÙÑeÒØ× aÖe iÒiØiaÐÐÝ ÖaÒked

cÐa××e× ½ aÒd ¿ ÑighØ b e ¼º4 aÒd ¼º6 Öe×Ô ecØiÚeÐݸ Øhi× ÛÓÙÐd

bÝ Øhe ØÓÔic ¬ÐØeÖ aÒd ØheÒ ×eÒØØÓ Ù×eÖ³× Ô eÖ×ÓÒaÐ ¬ÐØeÖ׺

iÑÔÐÝ ØhaØ a gÓ Ó d ÔÖedicØiÓÒ ×hÓÙÐd b e cÐÓ×e ØÓ ¾º BÙØ Øhe

A Ù×eÖ ØheÒ ÔÖÓÚide× ÖeÐeÚaÒce feedback fÓÖ ØhaØ dÓ cÙÑeÒظ

cÐa××i¬eÖ ÛiÐÐ ÔÖedicØ a ¿ iºe Øhe cÐa×× ÛiØh Øhe higheÖ Ô Ó×Øe¹

Ûhich i× Ù×ed ØÓ ÑÓ difÝ b ÓØh Øhe Ô eÖ×ÓÒaÐ ¬ÐØeÖ aÒd Øhe

ÖiÓÖ ÔÖÓbabiÐiØݺ

ÓÖigiÒaØiÒg ØÓÔic ¬ÐØeÖº

Ìhi× ÔÖÓbÐeÑ caÒ b e ÓÚeÖcÓÑe bÝ Ù×iÒg a ÐeaÖÒiÒg aÐgÓÖiØhÑ

Ba×Ù eØ aк iÒØegÖaØe cÓÒØeÒØ aÒd cÓÐÐab ÓÖaØiÓÒ iÒ a fÖaÑe¹

ØhaØ caÒ diÖecØÐÝ ÔÖÓ dÙce ÒÙÑeÖicaÐ ÔÖedicØiÓÒ׺ FÓÖ eÜaѹ

ÛÓÖk iÒ Ûhich ØheÝ ØÖeaØ ÖecÓÑÑeÒdiÒg a× a cÐa××i¬caØiÓÒ

ÔÐe¸ ÐÓgi×Øic ÖegÖe××iÓÒ aÒd ÐÓ caÐÐÝ ÛeighØed ÖegÖe××iÓÒ [7]

Øa×k [4]º ÌheÝ Ù×e ÊiÔÔeÖ¸ aÒ iÒdÙcØiÚe ÐÓgic ÔÖÓgÖaѸ ØÓ

cÓÙÐd b e Ù×ed ØÓ diÖecØÐÝ ÔÖedicØ ÖaØiÒg× fÖÓÑ iØeÑ cÓÒØeÒغ

ÐeaÖÒ a fÙÒcØiÓÒ ØhaØ Øake× a Ù×eÖ aÒd ÑÓÚie aÒd ÔÖedicØ×

Ïe ×hÓÙÐd b e abÐe ØÓ iÑÔÖÓÚe ÓÙÖ cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØiÓÒ×

a Ðab eÐ iÒdicaØiÒg ÛheØheÖ Øhe ÑÓÚie ÛiÐÐ be Ðiked ÓÖ di×¹

Ù×iÒg ÓÒe Óf Øhe×e aÔÔÖÓache׺

Ðikedº ÌheÝ cÓÑbiÒe cÓÐÐab ÓÖaØiÚe aÒd cÓÒØeÒØ iÒfÓÖÑaØiÓÒ¸

bÝ cÖeaØiÒg feaØÙÖe× ×Ùcha×cÓÑedie× Ðiked bÝ Ù×eÖ aÒd Ù×eÖ×

d ÑÓÚie× Óf geÒÖeXº

7.2 Improving the CF Component ÛhÓ Ðike

Ìhe CF cÓÑÔ ÓÒeÒØ iÒ ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ caÒ b e iÑÔÖÓÚed bÝ Ù×¹

GÓ Ó d eØ aк [½¼] Ù×e cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg aÐÓÒg ÛiØh a ÒÙѹ iÒg a CÐÙ×ØeÖedÈeaÖ×ÓÒ ÈÖedicØÓÖ ´CÈȵ [8]¸ iÒ×Øead Óf Øhe

b eÖ Óf Ô eÖ×ÓÒaÐiÞed iÒfÓÖÑaØiÓÒ ¬ÐØeÖiÒg ageÒØ׺ ÈÖedicØiÓÒ× ËiÑÔÐe ÈeaÖ×ÓÒ ÈÖedicØÓÖ ´ËÈȵ ØhaØ Ûe cÙÖÖeÒØÐÝ eÑÔÐÓݺ

fÓÖ a Ù×eÖ ÛeÖe Ñade bÝ aÔÔÐÝiÒg CF ÓÒ Øhe ×eØ Óf ÓØheÖ Ù×eÖ× Ìhe CÈÈ aÐgÓÖiØhÑ cÖeaØe× k cÐÙ×ØeÖ× Óf Ù×eÖ× ba×ed ÓÒ Øhe 7

aÒd Øhe acØiÚe Ù×eÖ³× Ô eÖ×ÓÒaÐiÞed ageÒØ׺ ÇÙÖ ÑeØhÓ d dif¹ iÒfÓÖÑaØiÓÒ iÒ ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒº ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe

feÖ× fÖÓÑ Øhi× bÝ aÐ×Ó Ù×iÒg CF ÓÒ Øhe Ô eÖ×ÓÒaÐiÞed ageÒØ× FifØeeÒØh ÆaØiÓÒaÐ CÓÒfeÖeÒceÓÒAÖØi¬ciaÐ

Óf Øhe ÓØheÖ Ù×eÖ׺ ÁÒØeÐ ÐigeÒce ´AAAÁ¹98µ¸ Ôage× 7½4ß7¾¼¸ ÂÙÐÝ ½998º

[5] Dº BiÐÐ×Ù× aÒd ź º ÈaÞÞaÒiº ÄeaÖÒiÒg cÓÐÐab ÓÖaØiÚe

ÁÒ ÖeceÒØÛÓÖk¸ Äee [½¿] ØÖeaØ× Øhe ÖecÓÑÑeÒdiÒg Øa×k a× Øhe

iÒfÓÖÑaØiÓÒ ¬ÐØeÖ׺ ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe FifØeeÒØh

ÐeaÖÒiÒg Óf a Ù×eÖ³× ÔÖefeÖeÒce fÙÒcØiÓÒ ØhaØ eÜÔÐÓiØ× iØeÑ

ÁÒØeÖÒaØiÓÒaÐ CÓÒfeÖeÒce ÓÒ ÅachiÒe ÄeaÖÒiÒg

cÓÒØeÒØa×ÛeÐÐ a× Øhe ÖaØiÒg× Óf ×iÑiÐaÖ Ù×eÖ׺ ÌheÝ Ô eÖfÓÖÑ

´ÁCÅĹ98µ¸ Ôage× 46ß54¸ Åadi×ÓÒ¸ ÏÁ¸ ½998º ÅÓÖgaÒ

a ×ØÙdÝ Óf ×eÚeÖaÐ ÑiÜØÙÖe ÑÓ deÐ× fÓÖ Øhi× Øa×kº

ÃaÙfÑaÒÒº

ÁÒ ÖeÐaØed ÛÓÖk¸ BiÐÐ×Ù× aÒd ÈaÞÞaÒi [5] Ù×e ×iÒgÙÐaÖ ÚaÐÙe

[6] Ⱥ CÓØØeÖ aÒd Bº ËÑÝØhº ÈÌÎ: ÁÒØeÐÐigeÒØ Ô eÖ×ÓÒaÐiÞed

decÓÑÔ Ó×iØiÓÒ ØÓ diÖecØÐÝ ØackÐe Øhe ×ÔaÖ×iØÝ ÔÖÓbÐeѺ ÌheÝ

ØÚ gÙide׺ ÁÒ ÌÛeÐfØh CÓÒfeÖeÒce ÓÒ ÁÒÒÓÚaØiÚe

Ù×e Øhe ËÎD Óf Øhe ÓÖigiÒaÐ Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× ÑaØÖiÜ ØÓ ÔÖÓ jecØ

AÔÔÐicaØiÓÒ× Óf AÖØi¬ciaÐ ÁÒØeÐ ÐigeÒce¸ Ôage× 957ß964¸

Ù×eÖ¹ÖaØiÒg× aÒd ÖaØed iØeÑ× iÒØÓ a ÐÓÛeÖ diÑeÒ×iÓÒaÐ ×Ôaceº

¾¼¼¼º

BÝ dÓiÒg Øhi× ØheÝ eÐiÑiÒaØe Øhe Òeed fÓÖ Ù×eÖ× ØÓ haÚe cÓ¹

[7] ʺ Ǻ DÙda¸ Ⱥ Eº ÀaÖظ aÒd Dº Gº ËØÓÖkº ÈaØØeÖÒ

ÖaØed iØeÑ× iÒ ÓÖdeÖ ØÓ b e ÔÖedicØÓÖ× fÓÖ each ÓØheÖº

CÐa××i¬caØiÓÒº ÏiÐeݸ ÆeÛ YÓÖk¸ ÆÓÚeÑb eÖ ¾¼¼¼º Dº Fi×heÖ¸ ú ÀiÐdÖÙѸ º ÀÓÒg¸ ź ÆeÛÑaÒ¸

9. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK [8]

ź ÌhÓÑa׸ aÒd ʺ ÎÙdÙcº ËÛaÑi: A fÖaÑeÛÓÖk fÓÖ

ÁÒcÓÖÔ ÓÖaØiÒg cÓÒØeÒØ iÒfÓÖÑaØiÓÒ iÒØÓ cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖ¹

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg aÐgÓÖiØhÑ deÚeÐÓÔÑeÒØ aÒd

iÒg caÒ ×igÒi¬caÒØÐÝ iÑÔÖÓÚe ÔÖedicØiÓÒ× Óf a ÖecÓÑÑeÒdeÖ

eÚaÐÙaØiÓÒº ÁÒ ËÁGÁÊ ¾¼¼¼¸ ÂÙÐÝ ¾¼¼¼º ËhÓÖØ ÔaÔ eÖº

×Ý×ØeѺ ÁÒ Øhi× ÔaÔ eÖ¸ ÛehaÚe ÔÖÓÚided aÒ e«ecØiÚeÛaÝÓf

achieÚiÒg Øhi׺ ÏehaÚe ×hÓÛÒ hÓÛ CÓÒØeÒعb Ó Ó×Øed CÓй

[9] Dº GÓÐdb eÖg¸ Dº ÆichÓÐ׸ Bº Çki¸ aÒd Dº ÌeÖÖݺ Í×iÒg

Ðab ÓÖaØiÚe FiÐØeÖiÒg Ô eÖfÓÖÑ× ×igÒi¬caÒØÐÝ b eØØeÖ ØhaÒ a ÔÙÖe

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg ØÓ ÛeaÚe aÒ iÒfÓÖÑaØiÓÒ

cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ¸ cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg¸ ÓÖ a ÒaiÚe

ØaÔ e×ØÖݺ CÓÑÑÙÒicaØiÓÒ× Óf Øhe A××ÓciaØiÓÒ Óf

hÝbÖid Óf Øhe ØÛÓº

CÓÑÔÙØiÒg ÅachiÒeÖݸ ¿5´½¾µ:6½ß7¼¸ ½99¾º

[½¼] ƺGÓÓd¸ÂºBºËchafeÖ¸ º Aº ÃÓÒ×ØaÒ¸ Aº BÓÖcheÖ׸

CBCF eÐegaÒØÐÝ eÜÔÐÓiØ× cÓÒØeÒØ ÛiØhiÒ a cÓÐÐab ÓÖaØiÚe fÖaÑe¹

Bº ËaÖÛaÖ¸ º ÀeÖÐÓ ckeÖ¸ aÒd º Êiedк CÓÑbiÒiÒg

ÛÓÖkº ÁØ ÓÚeÖcÓÑe× Øhe di×adÚaÒØage× Óf b ÓØh cÓÐÐab ÓÖa¹

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg ÛiØh Ô eÖ×ÓÒaÐ ageÒØ× fÓÖ b eØØeÖ

ØiÚe ¬ÐØeÖiÒg aÒd cÓÒØeÒعba×ed ÑeØhÓ d׸ bÝ b ÓÐ×ØeÖiÒg CF

ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒ׺ ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe ËiÜØeeÒØh

ÛiØh cÓÒØeÒØ aÒd Úice ÚeÖ×aº FÙÖØheÖ¸ dÙe ØÓ Øhe ÒaØÙÖe Óf

ÆaØiÓÒaÐ CÓÒfeÖeÒceÓÒAÖØi¬ciaÐ ÁÒØeÐ ÐigeÒce

Øhe aÔÔÖÓach¸ aÒÝ iÑÔÖÓÚeÑeÒØ× iÒ cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg

´AAAÁ¹99µ¸ Ôage× 4¿9ß446¸ ÂÙÐÝ ½999º

ÓÖ cÓÒØeÒعba×ed ÖecÓÑÑeÒdiÒg caÒ b e ea×iÐÝ eÜÔÐÓiØed ØÓ

bÙiÐd a ÑÓÖe Ô ÓÛeÖfÙÐ ×Ý×ØeѺ

[½½] º ÀeÖÐÓ ckeÖ¸ º ÃÓÒ×ØaÒ¸ Aº BÓÖcheÖ׸ aÒd º Êiedк

AÒ aÐgÓÖiØhÑic fÖaÑeÛÓÖk fÓÖ Ô eÖfÓÖÑiÒg

AÐØhÓÙgh CBCF Ô eÖfÓÖÑ× cÓÒ×i×ØeÒØÐÝ b eØØeÖ ØhaÒ ÔÙÖe CF¸

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒgº ÁÒ ËÁGÁÊ ³99: ÈÖÓceediÒg× Óf

Øhe di«eÖeÒce iÒ Ô eÖfÓÖÑaÒce i× ÒÓØ ÚeÖÝ ÐaÖge ´4±µº Ïe aÖe

Øhe ¾¾Òd AÒÒÙaÐ ÁÒØeÖÒaØiÓÒaÐ ACÅ ËÁGÁÊ

cÙÖÖeÒØÐÝ aØØeÑÔØiÒg ØÓ b Ó Ó×Ø Øhe Ô eÖfÓÖÑaÒce Óf ÓÙÖ ×Ý×ØeÑ

CÓÒfeÖeÒceÓÒÊe×eaÖch aÒd DeÚeÐÓÔÑeÒØ iÒ

bÝ Ù×iÒg Øhe ÑeØhÓ d× de×cÖib ed iÒ ËecØiÓÒ 7º ÁÒ fÙØÙÖe¸ Ûe

ÁÒfÓÖÑaØiÓÒ ÊeØÖieÚaи Ôage× ¾¿¼ß¾¿7¸ ½999º

aÐ×Ó ÔÐaÒ ØÓ Øe×Ø if ÓÙÖ aÔÔÖÓach Ô eÖfÓÖÑ× b eØØeÖ ØhaÒ Øhe

ÓØheÖ aÔÔÖÓache× ØhaØ cÓÑbiÒe cÓÒØeÒØ aÒd cÓÐÐab ÓÖaØiÓÒ

[½¾] ʺ ÃÓhaÚi¸ Bº BeckeÖ¸ aÒd Dº ËÓÑÑeÖ¬eÐdº ÁÑÔÖÓÚiÒg

ÓÙØÐiÒed iÒ ËecØiÓÒ 8º

×iÑÔÐe BaÝe׺ ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe EÙÖÓÔeaÒ

CÓÒfeÖeÒce ÓÒ ÅachiÒe ÄeaÖÒiÒg¸ ½997º

Acknowledgments

[½¿] Ϻ ˺ Äeeº CÓÐÐab ÓÖaØiÚe ÐeaÖÒiÒg fÓÖ ÖecÓÑÑeÒdeÖ

Ïe ÛÓÙÐd Ðike ØÓ ØhaÒk Øhe CÓÑÔaÕ CÓÑÔÙØeÖ CÓÖÔ ÓÖa¹

×Ý×ØeÑ׺ ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe EighØeeÒØh ÁÒØeÖÒaØiÓÒaÐ

ØiÓÒ fÓÖ geÒeÖÓÙ×ÐÝ ÔÖÓÚidiÒg Øhe EachÅÓÚie daØa×eØ Ù×ed

CÓÒfeÖeÒce ÓÒ ÅachiÒe ÄeaÖÒiÒg ´ÁCÅĹ¾¼¼½µ¸ ¾¼¼½º

iÒ Øhi× ÔaÔ eÖº Ïe aÖe gÖaØefÙÐ ØÓ Îi×haÐ Åi×hÖa fÓÖ hi× Ûeb

[½4] Aº ú ÅcCaÐÐÙÑ aÒd ú ÆigaѺ A cÓÑÔaÖi×ÓÒ Óf

cÖaÛÐeÖ aÒd ÑaÒÝ Ù×efÙÐ di×cÙ××iÓÒ׺ Ïe aÐ×Ó ØhaÒk ÂÓÝdeeÔ

eÚeÒØ ÑÓ deÐ× fÓÖ ÒaiÚeBaÝe× ØeÜØ cÐa××i¬caØiÓÒº ÁÒ

GhÓ×h aÒd ÁÒdeÖjiØ DhiÐÐÓÒ fÓÖ ØheiÖ ÚaÐÙabÐe adÚice dÙÖiÒg

ÈaÔeÖ× fÖÓÑ Øhe AAAÁ ½998 ÏÓÖk×hÓÔ ÓÒ ÌeÜØ

Øhe cÓÙÖ×e Óf Øhi× ÛÓÖkº Ìhi× Öe×eaÖchÛa× ×ÙÔÔ ÓÖØed bÝ Øhe

CaØegÓÖiÞaØiÓÒ¸ Ôage× 4½ß48¸ Åadi×ÓÒ¸ ÏÁ¸ ½998º

ÆaØiÓÒaÐ ËcieÒce FÓÙÒdaØiÓÒ ÙÒdeÖ gÖaÒØ ÁÊÁ¹97¼494¿º

[½5] ̺ ÅiØcheÐк ÅachiÒe ÄeaÖÒiÒgº ÅcGÖaÛ¹ÀiÐи ÆeÛ ÓÖk¸ ÆY¸ ½997º

10. REFERENCES Y

[½] EachÅÓÚie daØa×eغ

[½6] ʺ º ÅÓ ÓÒeÝ aÒd ĺ ÊÓݺ CÓÒØeÒعba×ed b Ó Ók

hØØÔ:»»Öe×eaÖchºcÓÑÔaÕºcÓÑ»ËÊC»eachÑÓÚieº

ÖecÓÑÑeÒdiÒg Ù×iÒg ÐeaÖÒiÒg fÓÖ ØeÜØ caØegÓÖiÞaØiÓÒº

ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe ËÁGÁʹ99 ÏÓÖk×hÓÔ ÓÒ

[¾] ÁÒØeÖÒeØ ÅÓÚie DaØaba×eºhØØÔ:»»ÛÛÛºiÑdbºcÓѺ

ÊecÓÑÑeÒdeÖ ËÝ×ØeÑ×: AÐgÓÖiØhÑ× aÒd EÚaÐÙaØiÓÒ¸

[¿] ź BaÐabaÒÓÚic aÒd Yº ËhÓhaѺ Fab: CÓÒØeÒعba×ed¸

BekeÐeݸ CA¸ ½999º

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ÖecÓÑÑeÒdaØiÓÒº CÓÑÑÙÒicaØiÓÒ× Óf Øhe

[½7] ʺ º ÅÓ ÓÒeÝ aÒd ĺ ÊÓݺ CÓÒØeÒعba×ed b Ó Ók

A××ÓciaØiÓÒ Óf CÓÑÔÙØiÒg ÅachiÒeÖݸ 4¼´¿µ:66ß7¾¸

ÖecÓÑÑeÒdiÒg Ù×iÒg ÐeaÖÒiÒg fÓÖ ØeÜØ caØegÓÖiÞaØiÓÒº

½997º

ÁÒ "ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe FifØh ACÅ CÓÒfeÖeÒceÓÒ

[4] Cº Ba×Ù¸ Àº ÀiÖ×h¸ aÒd Ϻ CÓheÒº ÊecÓÑÑeÒdaØiÓÒ DigiØaÐ ÄibÖaÖie×"¸ Ôage× ½95ß¾¼4¸ ËaÒ AÒØÓÒiÓ¸ ÌX¸

a× cÐa××i¬caØiÓÒ: Í×iÒg ×Ó ciaÐ aÒd cÓÒØeÒعba×ed ÂÙÒe ¾¼¼¼º 8

[½8] ź º ÈaÞÞaÒiº A fÖaÑeÛÓÖk fÓÖ cÓÐÐab ÓÖaØiÚe¸

cÓÒØeÒعba×ed aÒd deÑÓgÖaÔhic ¬ÐØeÖiÒgº AÖØi¬ciaÐ

ÁÒØeÐ ÐigeÒceÊeÚieÛ¸ ½¿´5¹6µ:¿9¿ß4¼8¸ ½999º

[½9] Ⱥ Êe×Òick¸ ƺ ÁacÓÚÓÙ¸ ź ËÙ×hak¸ Ⱥ BeÖg×ØÖÓѸ aÒd

º Êeidк GÖÓÙÔÄeÒ×: AÒ ÓÔ eÒ aÖchiØecØÙÖe fÓÖ

cÓÐÐab ÓÖaØiÚe ¬ÐØeÖiÒg Óf ÒeØÒeÛ׺ ÁÒ ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe

½994 CÓÑÔÙØeÖ ËÙÔÔÓÖØedCÓÓÔeÖaØiÚe ÏÓÖk

CÓÒfeÖeÒce¸ ÆeÛ YÓÖk¸ ½994º ACź

[¾¼] Áº ËÓb ÓÖÓ« aÒd Cº ÆichÓÐa׺ CÓÑbiÒiÒg cÓÒØeÒØ aÒd

cÓÐÐab ÓÖaØiÓÒ iÒ ØeÜØ ¬ÐØeÖiÒgº ÁÒ Ìº ÂÓachiÑ׸ ediØÓÖ¸

ÈÖÓceediÒg× Óf Øhe ÁÂCAÁ³99 ÏÓÖk×hÓÔ ÓÒ ÅachiÒe

ÄeaÖÒiÒg iÒ ÁÒfÓÖÑaØiÓÒ FiÐØeÖiÒg¸ Ôage× 86ß9½¸ ½999º

APPENDIX

Ìhe Ô eÖfÓÖÑaÒce Óf Øhe cÓÒØeÒعba×ed ÔÖedicØÓÖ Ûa× eÚaÐÙ¹

aØed Ù×iÒg ½¼¹fÓÐd cÖÓ××¹ÚaÐidaØiÓÒ¸ iÒ Ûhich each daØa ×eØ

i× ÖaÒdÓÑÐÝ ×ÔÐiØ iÒØÓ ½¼ eÕÙaй×iÞe ×egÑeÒØ× aÒd Öe×ÙÐØ×

aÖe aÚeÖaged ÓÚeÖ ½¼ ØÖiaÐ׺ FÓÖ each ØÖiaи ÓÒe ×egÑeÒØi×

×eØ a×ide fÓÖ Øe×ØiÒg¸ ÛhiÐe Øhe ÖeÑaiÒiÒg daØa i× aÚaiÐabÐe

fÓÖ ØÖaiÒiÒgº ÌÓ Øe×Ø Ô eÖfÓÖÑaÒce ÓÒ ÚaÖÝiÒg aÑÓÙÒØ× Óf

ØÖaiÒiÒg daØa¸ a ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚeÛa× geÒeÖaØed bÝ Øe×ØiÒg Øhe

×Ý×ØeÑ afØeÖ ØÖaiÒiÒg ÓÒ iÒcÖea×iÒg ×Ùb×eØ× Óf Øhe ÓÚeÖaÐÐ

ØÖaiÒiÒg daØaº Ïe geÒeÖaØed ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚe× fÓÖ ½¿¾ Ù×eÖ×

ÛhÓ had ÖaØed ÑÓÖe ØhaÒ ¾¼¼ iØeÑ׺ Ìhe Ô ÓiÒØ× ÓÒ Øhe ½¿¾

ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚe× ÛeÖe aÚeÖaged ØÓ giÚe Øhe ÐeaÖÒiÒg cÙÖÚeiÒ

FigÙÖe ¾º 9