Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation (2017)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1186/s13173-017-0057-8
- Subjects: MULTIMÍDIA INTERATIVA; RECONHECIMENTO DE TEXTO
- Keywords: Recommender systems; Item representation; Feature extraction; Sentiment analysis
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Journal of the Brazilian Computer Society
- ISSN: 1678-4804
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 23, p. 1-16, 2017
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc
-
ABNT
D'ADDIO, Rafael M e DOMINGUES, Marcos A e MANZATO, Marcelo Garcia. Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 23, p. 1-16, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13173-017-0057-8. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
D'Addio, R. M., Domingues, M. A., & Manzato, M. G. (2017). Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation. Journal of the Brazilian Computer Society, 23, 1-16. doi:10.1186/s13173-017-0057-8 -
NLM
D'Addio RM, Domingues MA, Manzato MG. Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2017 ; 23 1-16.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-017-0057-8 -
Vancouver
D'Addio RM, Domingues MA, Manzato MG. Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2017 ; 23 1-16.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-017-0057-8 - Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies
- Evaluating multiple user interactions for ranking personalization using ensemble methods
- Adaptação de vídeo ao vivo apoiada em informações de contexto
- Collaborative filtering based on semantic distance among items
- Discovering latent factors from movies genres for enhanced recommendation
- Classificação de revisões para construção de perfis em sistemas de recomendação
- The participation of IntermidiaLab at the ImageCLEF 2012 Photo Annotation Task
- Evaluating the combination of multiple metadata types in movies recommendation
- Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems
- CoBaR: confidence-based recommender
Informações sobre o DOI: 10.1186/s13173-017-0057-8 (Fonte: oaDOI API)
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