Transformation and aggregation preprocessing for top-k recommendation GAP rules induction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F15%3A10318814" target="_blank" >RIV/00216208:11320/15:10318814 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://ceur-ws.org/Vol-1417/paper18.pdf" target="_blank" >http://ceur-ws.org/Vol-1417/paper18.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Transformation and aggregation preprocessing for top-k recommendation GAP rules induction

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we describe the KTIML team approach to RuleML 2015 Rule-based Recommender Systems for the Web of Data Challenge Track. The task is to estimate the top 5 movies for each user separately in a semantically enriched MovieLens 1M dataset. We have three results. Best is a domain specif-ic method like "recommend for all users the same set of movies from Spiel-berg". Our contributions are domain independent data mining methods tailored for top-k which combine second order logic data aggregations and transfor-mations of metadata, especially 5003 open data attributes and general GAP rules mining methods.

Název v anglickém jazyce

Transformation and aggregation preprocessing for top-k recommendation GAP rules induction

Popis výsledku anglicky

In this paper we describe the KTIML team approach to RuleML 2015 Rule-based Recommender Systems for the Web of Data Challenge Track. The task is to estimate the top 5 movies for each user separately in a semantically enriched MovieLens 1M dataset. We have three results. Best is a domain specif-ic method like "recommend for all users the same set of movies from Spiel-berg". Our contributions are domain independent data mining methods tailored for top-k which combine second order logic data aggregations and transfor-mations of metadata, especially 5003 open data attributes and general GAP rules mining methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA15-19877S" target="_blank" >GA15-19877S: Automatické modelování znalostí a plánů pro autonomní roboty</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Challenge+DC@RuleML 2015

ISBN

—

ISSN

1613-0073

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

CEUR

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Berlín

Datum konání akce

2. 8. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—