Publikation: A generic user modeling component for h...

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Titel: A generic user modeling component for hybrid recommendation strategies
Untertitel:
Kurzfassung: Over the last decade, recommendation systems (RS) have matured into a valuable approach for assisting online customers in navigating through large product or information spaces. The associated research has described and evaluated a variety of different techniques for proposing items of interest to customers. However, each of these techniques also suffers from several shortcomings. Therefore, depending on the application domain and the availability of background knowledge some algorithms and hybrid variants may be more applicable than others. However, most commercial recommendation systems are monolithic in the sense that they support only a limited subset of recommendation techniques.In this paper we therefore present ISeller, a proven industrial-strength recommendation framework for personalizing small to medium-scale e-commerce platforms. ISeller supports all basic recommendation techniques and, due to its modular architecture, hybrid variants as well. This paper focuses in particular on the generic user modeling component of ISeller as it is the prerequisite for supporting different recommendation techniques within the same application infrastructure. Furthermore, we present an application scenario showing the generic nature and wide applicability of the described user modeling component in the domain of map-based recommendations.
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 07.2009 (Print)
Erschienen in: Proceedings of the 2009 IEEE Conference on Commerce and Enterprise Computing
Proceedings of the 2009 IEEE Conference on Commerce and Enterprise Computing
zur Publikation
 ( IEEE; B. Hofreiter )
Titel der Serie: -
Bandnummer: 11
Erstveröffentlichung: Ja
Seite: S. 337 - 344

Versionen
Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 07.2009
ISBN:
  • 9780769537559
ISSN: -
Homepage: -

AutorInnen
M. Jessenitschnig
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M. Zanker
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Markus Zanker
Markus.Zanker@aau.at
Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
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Sachgebiete
  • 1108 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
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  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
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