Applying multi-view based metadata in personalized ranking for recommender systems (2015)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; PIMENTEL, MARIA DA GRAÇA CAMPOS - ICMC ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2695664.2695955
- Subjects: WORLD WIDE WEB; SISTEMAS MULTIMÍDIA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
- Language: Inglês
- Imprenta:
- ISBN: 9781450331968
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
DOMINGUES, Marcos A et al. Applying multi-view based metadata in personalized ranking for recommender systems. 2015, Anais.. New York: ACM, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2695664.2695955. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Domingues, M. A., Sundermann, C. V., Barros, F. M. M., Manzato, M. G., Pimentel, M. da G. C., & Rezende, S. O. (2015). Applying multi-view based metadata in personalized ranking for recommender systems. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2695664.2695955 -
NLM
Domingues MA, Sundermann CV, Barros FMM, Manzato MG, Pimentel M da GC, Rezende SO. Applying multi-view based metadata in personalized ranking for recommender systems [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2695664.2695955 -
Vancouver
Domingues MA, Sundermann CV, Barros FMM, Manzato MG, Pimentel M da GC, Rezende SO. Applying multi-view based metadata in personalized ranking for recommender systems [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2695664.2695955 - Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach
- Improving personalized ranking in recommender systems with multimodal interactions
- Optimizing personalized ranking in recommender systems with metadata awareness
- Using contextual information from topic hierarchies to improve context-aware recommender systems
- Improving personalized ranking in recommender systems with topic hierarchies and implicit feedback
- Exploiting text mining techniques for contextual recommendations
- Generating recommendations based on robust term extraction from users' reviews
- A platform for the recommendation of points of interest in brazilian cities: architecture and case study
- Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
- Incorporating semantic item representations to soften the cold start problem
Informações sobre o DOI: 10.1145/2695664.2695955 (Fonte: oaDOI API)
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