Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Recommending for Disloyal Customers with Low Consumption Rate

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F14%3A10277915" target="_blank" >RIV/00216208:11320/14:10277915 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-04298-5" target="_blank" >http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-04298-5</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04298-5_40" target="_blank" >10.1007/978-3-319-04298-5_40</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Recommending for Disloyal Customers with Low Consumption Rate

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we focus on small or medium-sized e-commerce portals. Due to high competition, users of these portals are not too loyal and e.g. refuse to register or provide any/enough explicit feedback. Furthermore, products such as tours, cars or furniture have very low average consumption rate preventing us from tracking unregistered user between two consecutive purchases. Recommending on such domains proves to be very challenging, yet interesting research task. For this task, we propose a model coupling various implicit feedbacks and object attributes in matrix factorization. We report on promising results of our initial off-line experiments on travel agency dataset. Our experiments corroborate benefits of using object attributes; however we are yet to decide about usefulness of some implicit feedback data.

  • Název v anglickém jazyce

    Recommending for Disloyal Customers with Low Consumption Rate

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we focus on small or medium-sized e-commerce portals. Due to high competition, users of these portals are not too loyal and e.g. refuse to register or provide any/enough explicit feedback. Furthermore, products such as tours, cars or furniture have very low average consumption rate preventing us from tracking unregistered user between two consecutive purchases. Recommending on such domains proves to be very challenging, yet interesting research task. For this task, we propose a model coupling various implicit feedbacks and object attributes in matrix factorization. We report on promising results of our initial off-line experiments on travel agency dataset. Our experiments corroborate benefits of using object attributes; however we are yet to decide about usefulness of some implicit feedback data.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    SOFSEM 2014: Theory and Practice of Computer Science

  • ISBN

    978-3-319-04297-8

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    455-465

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Berlin

  • Místo konání akce

    Nový Smokovec, Slovakia

  • Datum konání akce

    26. 1. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000342283300040