Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms (2014)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2664551.2664569
- Subjects: MULTIMÍDIA INTERATIVA; WORLD WIDE WEB; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
- Language: Inglês
- Imprenta:
- ISBN: 9781450332309
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CABRAL, Bruno et al. Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms. 2014, Anais.. New York: ACM, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2664551.2664569. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Cabral, B., Beltrão, R. D., Manzato, M. G., & Durão, F. A. (2014). Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2664551.2664569 -
NLM
Cabral B, Beltrão RD, Manzato MG, Durão FA. Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2664551.2664569 -
Vancouver
Cabral B, Beltrão RD, Manzato MG, Durão FA. Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2664551.2664569 - Incorporating semantic item representations to soften the cold start problem
- Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
- Similarity-based matrix factorization for item cold-start in recommender systems
- Exploiting multimodal interactions in recommender systems with ensemble algorithms
- Case recommender: a recommender framework
- Extended recommendation-by-explanation
- gSVD++: supporting implicit feedback on recommender systems with metadata awareness
- Metadata in movies recommendation: a comparison among different approaches
- A collaborative filtering approach based on user's reviews
- Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach
Informações sobre o DOI: 10.1145/2664551.2664569 (Fonte: oaDOI API)
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