Stammdaten

Developing Constraint-based Recommenders
Untertitel:
Kurzfassung: Traditional recommendation approaches (content-based filtering and collaborative filtering are well-suited for the recommendation of quality&taste products such as books, movies, or news. However, especially in the context of products such as cars, computers, appartments, or financial services those approaches are not the best choice. For example, apartments are not bought very frequently, which makes it rather infeasible to collect numerous ratings for one specific item. Furthermore, users of recommender applications would not be satisfied with recommendations based on years-old item preferences.
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Art der Veröffentlichung Printversion
Erschienen in: Recommender Systems Handbook
Recommender Systems Handbook
zur Publikation
 ( Springer Verlag GmbH; F. Ricci et al. )
Erscheinungdatum: 2010
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Seite: S. 187 - 215

Identifikatoren

ISBN:
  • 9780387858197
ISSN: -
DOI: -
AC-Nummer: -
Homepage:
Open Access
  • Kein Open-Access

Zuordnung

Keine Organisationseinheiten zugeordnet

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 1108 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
  • Für die zugeordneten Organisationseinheiten sind keine Klassifikationsraster vorhanden
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Kooperationspartner ausgewählt

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