Publikation: Recommender systems-beyond matrix compl...

Stammdaten
Titel: Recommender systems-beyond matrix completion
Untertitel:
Kurzfassung:

The use of recommender systems has exploded over the last decade, making personalized recommendations ubiquitous online. Most of the major companies, including Google, Facebook, Twitter, LinkedIn, Netflix, Amazon, Microsoft, Yahoo!, eBay, Pandora, Spotify, and many others use recommender systems (RS) within their services.
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 2016 (Online)
Erschienen in: Communications of the ACM
Communications of the ACM
zur Publikation
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Titel der Serie: -
Bandnummer: 11
Heftnummer: 59
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 94 - 102

Versionen
Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 2016
ISBN (e-book): -
eISSN: 0001-0782
DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2891406
Homepage: http://delivery.acm.org/10.1145/2900000/2891406/p94-jannach.pdf?ip=143.205.118.57&id=2891406&acc=ACTIVE%20SERVICE&key=9074CF1436
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  • Online verfügbar (Open Access)

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Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
  Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
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A-9020 Klagenfurt
Österreich
  -993705
   aics-office@aau.at
https://www.aau.at/en/aics/
zur Organisation
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Kategorisierung
Sachgebiete
  • 102 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Zitationsindex
  • Science Citation Index (SCI)
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen
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