Zobrazeno 1 - 10
of 298
pro vyhledávání: '"Context-aware recommendation"'
Autor:
Zhiwen Hou, Fanliang Bu, Yuchen Zhou, Lingbin Bu, Qiming Ma, Yifan Wang, Hanming Zhai, Zhuxuan Han
Publikováno v:
Mathematical Biosciences and Engineering, Vol 21, Iss 3, Pp 3563-3593 (2024)
Dynamic recommendation systems aim to achieve real-time updates and dynamic migration of user interests, primarily utilizing user-item interaction sequences with timestamps to capture the dynamic changes in user interests and item attributes. Recent
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7bd5dfe9de6f453883691be587505d82
Publikováno v:
مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند, Vol 11, Iss 44, Pp 113-143 (2023)
Among the various applications of recommender systems, their use in estimating and suggesting points of interest (POIs) for tourists has expanded significantly in recent years. A common approach to identify user interests is to use collaborative filt
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/69a7d8df77ea40bf8d15c059353e666d
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth, Vol 15, Iss 1, Pp 1614-1636 (2022)
The rising prosperity of Location-based Social Networks (LBSNs) witnessed an explosion in the availability of geo-tagged social media data, which enables tremendous location-aware online services, especially next point of interest (POI) recommendatio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e934dad3817d4f34be8f86f3c5916c75
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Venugopal Boppana, P. Sandhya
Publikováno v:
Journal of Big Data, Vol 8, Iss 1, Pp 1-24 (2021)
Abstract Recommendation systems are obtaining more attention in various application fields especially e-commerce, social networks and tourism etc. The top items are recommended based on the ability of recommender system which predict the future prefe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fc24f21a3344478b9a1899e156022eb9
Autor:
Youfang Leng, Li Yu
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 51618-51630 (2021)
Recently, session-based recommendations are becoming popular to explore the temporal characteristics of customers’ interactive behaviors. The user’s behavior in the session not only contains the item sequence but also rich context information suc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/29cb7516c171404897fba39701678320
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 18350-18361 (2020)
Predicting new user behavior has always been a challenging issue in intelligent recommender systems. This challenge is mainly due to the extreme asymmetry of information between new users and old users. Existing factorization models can efficiently p
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/52d0778b20564ceabaf55859ce578cdc
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.