Improving Top-N Recommendation Performance Using Missing Data

Table 1

Performance of different approaches on ML.

	NDCG			Recall			1-call	COV	CIL	NDCG+
	1	3	5	1	3	5
UserCF	0.019	0.019	0.020	0.000	0.002	0.003	0.12	129.4	69.8	0.65
Slope-one	0.026	0.033	0.033	0.001	0.003	0.005	0.18	19.6	5.8	0.68
SVD++	0.030	0.036	0.043	0.001	0.003	0.006	0.19	20.8	7.6	0.71
OrdRec	0.080	0.065	0.062	0.002	0.005	0.008	0.23	19.0	4.6	0.52
Pure	0.037	0.033	0.032	0.001	0.002	0.004	0.11	34.2	13.0	0.66
AllRank	0.063	0.058	0.055	0.002	0.004	0.006	0.19	21.2	4.4	0.70
WSVD++	0.104	0.083	0.079	0.004	0.008	0.014	0.28	23.6	8.8	0.70
RSSVD++	0.095	0.074	0.073	0.006	0.007	0.013	0.27	24.0	9.2	0.69
NSSVD++	0.108	0.083	0.078	0.006	0.013	0.019	0.30	38.2	16.2	0.68