Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach (2014)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/BRACIS.2014.23
- Subjects: WORLD WIDE WEB; SISTEMAS MULTIMÍDIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Conference Publishing Services
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2014
- ISBN: 9781479956180
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
COSTA, Arthur F. da; MANZATO, Marcelo Garcia. Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach. Anais.. Los Alamitos: Conference Publishing Services, 2014.Disponível em: -
APA
Costa, A. F. da, & Manzato, M. G. (2014). Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach. In Proceedings. Los Alamitos: Conference Publishing Services. doi:10.1109/BRACIS.2014.23 -
NLM
Costa AF da, Manzato MG. Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach [Internet]. Proceedings. 2014 ;Available from: http://dx.doi.org/10.1109/BRACIS.2014.23 -
Vancouver
Costa AF da, Manzato MG. Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach [Internet]. Proceedings. 2014 ;Available from: http://dx.doi.org/10.1109/BRACIS.2014.23 - Incorporating semantic item representations to soften the cold start problem
- Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
- Exploiting multimodal interactions in recommender systems with ensemble algorithms
- Case recommender: a recommender framework
- Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms
- Similarity-based matrix factorization for item cold-start in recommender systems
- CoBaR: confidence-based recommender
- Combining different metadata views for better recommendation accuracy
- Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems
- Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation
Informações sobre o DOI: 10.1109/BRACIS.2014.23 (Fonte: oaDOI API)
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