Extended recommendation-by-explanation (2022)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s11257-021-09317-4
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
- Keywords: Explanation; Recommendation; Sentiments; User trials
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: User Modeling and User-Adapted Interaction
- ISSN: 0924-1868
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 32, n. 1-2, p. 91-131, Apr. 2022
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
RANA, Arplt et al. Extended recommendation-by-explanation. User Modeling and User-Adapted Interaction, v. 32, n. 1-2, p. 91-131, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11257-021-09317-4. Acesso em: 24 mar. 2026. -
APA
Rana, A., D'Addio, R. M., Manzato, M. G., & Bridge, D. (2022). Extended recommendation-by-explanation. User Modeling and User-Adapted Interaction, 32( 1-2), 91-131. doi:10.1007/s11257-021-09317-4 -
NLM
Rana A, D'Addio RM, Manzato MG, Bridge D. Extended recommendation-by-explanation [Internet]. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2022 ; 32( 1-2): 91-131.[citado 2026 mar. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11257-021-09317-4 -
Vancouver
Rana A, D'Addio RM, Manzato MG, Bridge D. Extended recommendation-by-explanation [Internet]. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2022 ; 32( 1-2): 91-131.[citado 2026 mar. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11257-021-09317-4 - 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
- Exploiting item representations for soft clustering 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
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