Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems (2017)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3126858.3131600
- Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; RECONHECIMENTO DE TEXTO; WORLD WIDE WEB; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
- Keywords: Recommender systems; item representation; word sense disambiguation
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
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ABNT
MARINHO, Ronnei S e D'ADDIO, Rafael M e MANZATO, Marcelo Garcia. Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems. 2017, Anais.. New York: ACM, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3126858.3131600. Acesso em: 03 nov. 2024. -
APA
Marinho, R. S., D'Addio, R. M., & Manzato, M. G. (2017). Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3126858.3131600 -
NLM
Marinho RS, D'Addio RM, Manzato MG. Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3126858.3131600 -
Vancouver
Marinho RS, D'Addio RM, Manzato MG. Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3126858.3131600 - Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
- Incorporating semantic item representations to soften the cold start problem
- Evaluating the combination of multiple metadata types in movies recommendation
- CoBaR: confidence-based recommender
- Ensemble learning in recommender systems: combining multiple user interactions for ranking personalization
- Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation
- Exploiting item representations for soft clustering recommendation
- Combining different metadata views for better recommendation accuracy
- Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation
- Case recommender: a recommender framework
Informações sobre o DOI: 10.1145/3126858.3131600 (Fonte: oaDOI API)
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