Research Challenges in Multimedia Recommender Systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F17%3A00096405" target="_blank" >RIV/00216224:14330/17:00096405 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICSC.2017.31" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICSC.2017.31</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICSC.2017.31" target="_blank" >10.1109/ICSC.2017.31</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Research Challenges in Multimedia Recommender Systems
Popis výsledku v původním jazyce
Nowadays, since multimedia information has been extensively growing from a variety of sources, such photos from social networks, unstructured text from different websites, or raw video feed from digital sensors, multimedia recommender system has been emerging as a tool to help users choose which multimedia objects might be interesting for them. However, given the complexity of multimedia, it is still challenging to provide effective recommendations, and research so far could only address limited aspects. Therefore, in this paper we propose a set of research challenges, which can be used to implicate the future research directions for multimedia recommender systems. For each research challenge, we have also provided the insights to explain which aspects are worth further investigation.
Název v anglickém jazyce
Research Challenges in Multimedia Recommender Systems
Popis výsledku anglicky
Nowadays, since multimedia information has been extensively growing from a variety of sources, such photos from social networks, unstructured text from different websites, or raw video feed from digital sensors, multimedia recommender system has been emerging as a tool to help users choose which multimedia objects might be interesting for them. However, given the complexity of multimedia, it is still challenging to provide effective recommendations, and research so far could only address limited aspects. Therefore, in this paper we propose a set of research challenges, which can be used to implicate the future research directions for multimedia recommender systems. For each research challenge, we have also provided the insights to explain which aspects are worth further investigation.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2017
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
Proceedings of the IEEE International Conference on Semantic Computing
ISBN
9781509048960
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
344-347
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
San Diego, USA
Místo konání akce
San Diego, USA
Datum konání akce
1. 1. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
000403391300065