Recommendation engines aim to propose users items they are interested in by looking at the user interaction with a system. However, individual interests may be drastically influenced by the context in which decisions are taken. We present an attempt to model user interests via a set of contextual conditional preferences. We show that usage of proposed preferences gives reasonable values of the accuracy and the precision even when the dataset is quite small.
Autorzy
- dr inż. Aleksandra Karpus link otwiera się w nowej karcie ,
- prof. dott. ing. Tommaso Di Noia,
- MSc. Eng. Paolo Tomeo,
- prof. dr hab. inż. Krzysztof Goczyła link otwiera się w nowej karcie
Informacje dodatkowe
- Kategoria
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Język
- angielski
- Rok wydania
- 2016
