Dept. of Information and Decision Sciences University of Minnesota Minneapolis, MN, USA;
Stern School of Business New York University New York, NY, USA;
CSIRO TaslCT Centre Hobart, Tasmania, Australia;
TU-Berlin / DAI Lab Berlin, Germany;
TU-Berlin / DAI Lab Berlin, Germany;
algorithms; design; experimentation; human factors;
机译:基于Web挖掘的框架,用于解决推荐系统中的常见问题。电影推荐案例研究
机译:基于多模式信任的推荐系统,具有电影推荐的机器学习方法
机译:使用协同滤波的推荐系统方法和电影推荐的比较研究
机译:建议系统的上下文意识:研究研讨会和电影推荐挑战
机译:基于协作过滤基于组的推荐器系统中的组建模,推荐和评估
机译:通过利用基于用户的评论和电影概要来改进电影推荐系统的过滤
机译:新闻推荐系统的研讨会和挑战