Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies (2014)
- Authors:
- Autor USP: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: ENGENHARIA DE SOFTWARE; SISTEMAS DE INFORMAÇÃO; WORLD WIDE WEB; SISTEMAS MULTIMÍDIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Revista de Sistemas e Computação
- ISSN: 2237-2903
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 4, n. 1, p. 53-58, jan./jun. 2014
-
ABNT
DURÃO, Frederico Araujo et al. Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies. Revista de Sistemas e Computação, v. 4, n. ja/ju 2014, p. 53-58, 2014Tradução . . Disponível em: http://www.revistas.unifacs.br/index.php/rsc/article/view/3036. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Durão, F. A., Beltrão, R. D., Cabral, B. S., & Manzato, M. G. (2014). Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies. Revista de Sistemas e Computação, 4( ja/ju 2014), 53-58. Recuperado de http://www.revistas.unifacs.br/index.php/rsc/article/view/3036 -
NLM
Durão FA, Beltrão RD, Cabral BS, Manzato MG. Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies [Internet]. Revista de Sistemas e Computação. 2014 ; 4( ja/ju 2014): 53-58.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.revistas.unifacs.br/index.php/rsc/article/view/3036 -
Vancouver
Durão FA, Beltrão RD, Cabral BS, Manzato MG. Personalized ranking of movies: evaluating different metadata types and recommendation strategies [Internet]. Revista de Sistemas e Computação. 2014 ; 4( ja/ju 2014): 53-58.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.revistas.unifacs.br/index.php/rsc/article/view/3036 - 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
- Combining multiple metadata types in movies recommendation using ensemble algorithms
- 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
How to cite
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