Collaborative Recommendations: Algorithms, Practical Challenges and Applications
Información General
- Autores: Shlomo Berkovsky (coord.), Iván Cantador (coord.), Domonkos Tikk (coord.)
- Editores: World Scientific Publishing Company
- Año de publicación: 2019
- País: Estados Unidos
- Idioma: inglés
- ISBN: 9789813275348
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
DOIListado de artículos
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Collaborative filtering: Matrix completion and session-based recommendation tasks
págs. 1-34
págs. 35-78
págs. 79-126
Hybrid collaborative recommendations: Practical considerations and tools to develop a recommender
págs. 127-172
págs. 173-202
págs. 203-232
User preference sources: explicit vs. implicit feedback
págs. 233-252
User preference elicitation, rating sparsity and cold start
Mehdi Elahi, Matthias Braunhofer, Tural Gurbanov, Francesco Ricci
págs. 253-294
págs. 295-328
Recommendations biases and beyond-accuracy objectives in collaborative filtering
Pasquale Lops, Fedelucio Narducci, Cataldo Musto, Marco De Gemmis, Marco Polignano, Giovanni Semeraro
págs. 329-368
Scalability and distribution of collaborative recommenders
Evangelia Christakopoulou, Shaden Smith, Mohit Sharma, Alex Richards, David Anastasiu, George Karypis
págs. 369-404
págs. 405-430
págs. 431-464
TV and movie recommendations: the Comcast case
págs. 465-479
págs. 481-518
págs. 519-569
Job recommendationa: the XING case
págs. 571-598
Academic recommendations: the Mendeley case
Maya Hristakeva, Daniel Kershaw, Benjamin Pettit, Saúl Vargas, Kris Jack
págs. 599-625
MoocRec.com: Massive Open Online Courses Recommender System
págs. 627-651
págs. 653-685
Clothing recommendations: the Zalando case
págs. 687-711
