Skip to main content

Table 6 The average prec@10 and MAP results for the feature extraction techniques applied in both databases

From: Exploiting feature extraction techniques on users’ reviews for movies recommendation

   k = 20 k = 40 k = 60 k = 80 k = 100
   prec@10 MAP prec@10 MAP prec@10 MAP prec@10 MAP prec@10 MAP
ML-100k Heuristic terms 0.1041 0.0656 0.1059 0.0671 0.1021 0.0673 0.1039 0.0675 0.1024 0.0676
  Classification terms 0.1043 0.0658 0.1051 0.0671 0.1044 0.0675 0.1048 0.0676 0.1042 0.0677
  Heuristic aspects 0.0951 0.0597 0.0956 0.0604 0.0947 0.0601 0.0950 0.0597 0.0946 0.0594
  Hierarchy aspects 0.0997 0.0643 0.0977 0.0647 0.0993 0.0642 0.0979 0.0637 0.0979 0.0633
HetRec ML Heuristic terms 0.1057 0.0256 0.1105 0.0270 0.1144 0.0277 0.1160 0.0271 0.1174 0.0273
  Classification terms 0.1047 0.0258 0.1125 0.0274 0.1159 0.0280 0.1169 0.0270 0.1180 0.0273
  Heuristic aspects 0.0910 0.0219 0.0991 0.0237 0.1038 0.0246 0.1053 0.0250 0.1054 0.0252
  Hierarchy aspects 0.1062 0.0242 0.1060 0.0262 0.1105 0.0272 0.1143 0.0277 0.1159 0.0260