Exploiting item representations for soft clustering recommendation (2016)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2976796.2976858
- Subjects: MULTIMÍDIA INTERATIVA; SISTEMAS DE INFORMAÇÃO; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Keywords: Recommendation; Soft Clustering; Item Representation
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Este periódico possui versão em assinatura (ou híbrida)
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
- Status do Acesso Aberto: closed
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ABNT
D'ADDIO, Rafael M e MANZATO, Marcelo Garcia. Exploiting item representations for soft clustering recommendation. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2976796.2976858. Acesso em: 10 mar. 2026. -
APA
D'Addio, R. M., & Manzato, M. G. (2016). Exploiting item representations for soft clustering recommendation. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2976796.2976858 -
NLM
D'Addio RM, Manzato MG. Exploiting item representations for soft clustering recommendation [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2976858 -
Vancouver
D'Addio RM, Manzato MG. Exploiting item representations for soft clustering recommendation [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2976858 - Metadata in movies recommendation: a comparison among different approaches
- gSVD++: supporting implicit feedback on recommender systems with metadata awareness
- A collaborative filtering approach based on user's reviews
- Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach
- Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation
- Combining different metadata views for better recommendation accuracy
- CoBaR: confidence-based recommender
- Ensemble learning in recommender systems: combining multiple user interactions for ranking personalization
- Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies
- Evaluating multiple user interactions for ranking personalization using ensemble methods
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