Aprimorando a personalização de sistemas de recomendação por calibração multicategoria (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; ATAUCHI, PAUL DANY FLORES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/webmedia.2025.16145
- Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO; MULTIMÍDIA INTERATIVA
- Keywords: Recomendação; Calibração multicategoria; Personalização
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2025
- Source:
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Este artigo possui versão em acesso aberto
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- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
ABNT
ATAUCHI, Paul Dany Flores et al. Aprimorando a personalização de sistemas de recomendação por calibração multicategoria. 2025, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5753/webmedia.2025.16145. Acesso em: 15 mar. 2026. -
APA
Atauchi, P. D. F., Zanon, A. L., Rocha, L. C. D. da, & Manzato, M. G. (2025). Aprimorando a personalização de sistemas de recomendação por calibração multicategoria. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/webmedia.2025.16145 -
NLM
Atauchi PDF, Zanon AL, Rocha LCD da, Manzato MG. Aprimorando a personalização de sistemas de recomendação por calibração multicategoria [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia.2025.16145 -
Vancouver
Atauchi PDF, Zanon AL, Rocha LCD da, Manzato MG. Aprimorando a personalização de sistemas de recomendação por calibração multicategoria [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia.2025.16145 - Do calibrated recommendations affect explanations?: A study on post-hoc adjustments
- 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
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