Hybrid deep-semantic matrix factorization for tag-aware personalized recommendation
Matrix factorization has now become a dominant solution for personalized recommendation on the Social Web. To alleviate the cold start problem, previous approaches have incorporated various additional sources of information into traditional matrix factorization models. These upgraded models, however...
Автори: | Xu, Z, Yuan, D, Lukasiewicz, T, Chen, C, Miao, Y, Xu, G |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IEEE Digital Library
2020
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Tag-Aware Personalized Recommendation Using a Hybrid Deep Model
за авторством: Xu, Z, та інші
Опубліковано: (2017) -
Tag-Aware Personalized Recommendation Using a Deep-Semantic Similarity Model with Negative Sampling
за авторством: Xu, Z, та інші
Опубліковано: (2016) -
Location-aware personalized news recommendation with deep semantic analysis
за авторством: Chen, C, та інші
Опубліковано: (2017) -
Location-Aware News Recommendation Using Deep Localized Semantic Analysis
за авторством: Chen, C, та інші
Опубліковано: (2017) -
Lightweight tag-aware personalized recommendation on the social web using ontological similarity
за авторством: Xu, Z, та інші
Опубліковано: (2018)