Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...

5.3 Experimente
True positive rate
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
4
3
2
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
False positive rate
Abbildung 5.3: Eine ROC Kurve mit eingezeichneten cutoff-Werten von 4, 3 und 2, die Bewertungen
auf einer Skala von 1 bis 5 entsprechen. Wenn man nur Items mit
Bewertungen gröser-gleich 4 dem Benutzer präsentiert, werden ca. 30% aller
relevanter Items und ca. 10% aller irrelevanter Items erwartet.
liegenden Grundgesamtheit. Die Nullhypothese H 0 lautet:
H 0 : es gibt keinen Unterschied zwischen den Stichproben.
Die Stichproben sind im Falle der folgenden Experimente die einzelnen MAE Werte der gewählten
Benutzer.
5.3 Experimente
In diesem Abschnitt werden die im vorherigen Kapitel vorgestellen Verfahren und die jeweils
vorgeschlagenen Verbesserungen untersucht. Es wird dabei auf die folgenden Parameter und
Fragestellungen eingegangen:
• Verhalten der Verfahren mit und ohne optimierten Gewichtsvektor
Wie verhält sich die Qualität der Empfehlungen wenn kein Gewichtsvektor eingesetzt
wird? Bewirkt die vorgeschlagene Erweiterung wirklich eine Verbesserung im mittle-
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