Switching hybrid for cold-starting context-aware recommender systems
Visualitza/Obre
Braunhofer et al.pdf (348,3Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/25213
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2014
EditorAssociation for Computing Machinery (ACM)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Finding effective solutions for cold-starting Context-Aware Recommender Systems (CARSs) is important because usually low quality recommendations are produced for users, items or contextual situations that are new to the system. In this paper, we tackle this problem with a switching hybrid solution that exploits a custom selection of two CARS algorithms, each one suited for a particular cold-start situation, and switches between these algorithms depending on the detected recommendation situation (new user, new item or new context). We evaluate the proposed algorithms in an off-line experiment by using various contextually-tagged rating datasets. We illustrate some significant performance differences between the considered algorithms and show that they can be effectively combined into the proposed switching hybrid to cope with different types of cold-start problems.
CitacióBraunhofer, M.; Codina, V.; Ricci, F. Switching hybrid for cold-starting context-aware recommender systems. A: ACM Conference on Recommender Systems. "RecSys 2014 - Proceedings of the 8th ACM Conference on Recommender Systems". Silicoc ValleyFoster city: Association for Computing Machinery (ACM), 2014, p. 349-352.
ISBN978-145032668-1
Versió de l'editorhttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2645710
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Braunhofer et al.pdf | 348,3Kb | Accés restringit |