Learning User Preferences for 2CP-Regression for a Recommender System
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F10%3A10057138" target="_blank" >RIV/00216208:11320/10:10057138 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Learning User Preferences for 2CP-Regression for a Recommender System
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we deal with a task to learn a general user model from user ratings of a small set of objects. This general model is used to recommend top-k objects to the user. We consider several (also some new) alternatives of learning local preferencesand several alternatives of aggregation (with or without 2CP-regression). The main contributions are evaluation of experiments on our prototype tool Pref-Work with respect to several satisfaction measures and the proposal of method Peak for normalisation of numerical attributes. Our main objective is to keep the number of sample data which the user has to rate reasonable small.
Název v anglickém jazyce
Learning User Preferences for 2CP-Regression for a Recommender System
Popis výsledku anglicky
In this paper we deal with a task to learn a general user model from user ratings of a small set of objects. This general model is used to recommend top-k objects to the user. We consider several (also some new) alternatives of learning local preferencesand several alternatives of aggregation (with or without 2CP-regression). The main contributions are evaluation of experiments on our prototype tool Pref-Work with respect to several satisfaction measures and the proposal of method Peak for normalisation of numerical attributes. Our main objective is to keep the number of sample data which the user has to rate reasonable small.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Lecture Notes in Computer Science
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Svazek periodika
2010
Číslo periodika v rámci svazku
5901
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000280086900029
EID výsledku v databázi Scopus
—