Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; AGUIAR NETO, FERNANDO SOARES DE - ICMC ; COSTA, ARTHUR FORTES DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.ins.2020.05.021
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; MULTIMÍDIA INTERATIVA
- Keywords: Pre-Processing; Recommender Systems; Hierarchical Clustering; Cluster Quality; Optimal Selection of Clusters; Sparsity Reduction
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Information Sciences
- ISSN: 0020-0255
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 534, p. 172-191, Sep. 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
AGUIAR NETO, Fernando Soares de et al. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. Information Sciences, v. 534, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021. Acesso em: 02 out. 2024. -
APA
Aguiar Neto, F. S. de, Costa, A. F. da, Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2020). Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. Information Sciences, 534, Se 2020. doi:10.1016/j.ins.2020.05.021 -
NLM
Aguiar Neto FS de, Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 534 Se 2020.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021 -
Vancouver
Aguiar Neto FS de, Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 534 Se 2020.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021 - A personalized clustering-based approach using open linked data for search space reduction in recommender systems
- Enhancing recommender systems by enrichment with pre- processing approaches supported by users\' feedback
- Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
- 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
- Semantic organization of user's reviews applied in recommender systems
- 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
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ins.2020.05.021 (Fonte: oaDOI API)
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