Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC ; PIMENTEL, MARIA DA GRAÇA CAMPOS - ICMC
- School: ICMC
- DOI: 10.1007/s10791-016-9280-8
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE TEXTO; WORLD WIDE WEB
- Keywords: Recommender systems; Ensemble learning; Personalized ranking; Metadata awareness; Unstructured content
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Information Retrieval Journal
- ISSN: 1386-4564
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 19, n. 4, p. 378-415, Aug. 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MANZATO, Marcelo Garcia; PIMENTEL, Maria da Graça Campos; DOMINGUES, Marcos A; et al. Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach. Information Retrieval Journal, Dordrecht, v. 19, n. 4, p. 378-415, 2016. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1007/s10791-016-9280-8 > DOI: 10.1007/s10791-016-9280-8. -
APA
Manzato, M. G., Pimentel, M. da G. C., Domingues, M. A., Fortes, A. C., Sundermann, C. V., D'Addio, R. M., et al. (2016). Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach. Information Retrieval Journal, 19( 4), 378-415. doi:10.1007/s10791-016-9280-8 -
NLM
Manzato MG, Pimentel M da GC, Domingues MA, Fortes AC, Sundermann CV, D'Addio RM, Conrado MS, Rezende SO. Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach [Internet]. Information Retrieval Journal. 2016 ; 19( 4): 378-415.Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10791-016-9280-8 -
Vancouver
Manzato MG, Pimentel M da GC, Domingues MA, Fortes AC, Sundermann CV, D'Addio RM, Conrado MS, Rezende SO. Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach [Internet]. Information Retrieval Journal. 2016 ; 19( 4): 378-415.Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10791-016-9280-8 - Applying multi-view based metadata in personalized ranking for recommender systems
- Optimizing personalized ranking in recommender systems with metadata awareness
- Improving personalized ranking in recommender systems with multimodal interactions
- Using contextual information from topic hierarchies to improve context-aware recommender systems
- Improving personalized ranking in recommender systems with topic hierarchies and implicit feedback
- Generating recommendations based on robust term extraction from users' reviews
- Exploiting text mining techniques for contextual recommendations
- 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: 10.1007/s10791-016-9280-8 (Fonte: oaDOI API)
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