Publikation: Streamingrec: a framework for benchmark...
Stammdaten
Titel: | Streamingrec: a framework for benchmarking stream-based news recommenders |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | |
Schlagworte: | Recommender Systems, Stream-based Recommendation, News, Evaluation |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 10.2018 (Online) |
Erschienen in: |
RecSys '18 Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems
RecSys '18 Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems
(
ACM New York;
S. Pera, M. Ekstrand
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 269 - 273 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 10.2018 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1145/3240323.3240384 |
Homepage: | https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3240323.3240384 |
Open Access |
|
AutorInnen
Michael Jugovac
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||||
Dietmar Jannach (intern) | ||||
Mozhgan Karimi
|
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
---|---|---|---|---|---|
Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
|
AT - A-9020 Klagenfurt |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
|
Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
|
Arbeitsgruppen |
|
Kooperationen
Organisation | Adresse | ||
---|---|---|---|
Technische Universität Dortmund
|
DE - 44227 Dortmund |
||
University of Antwerp
|
BE - 2040 Antwerp |
Forschungsaktivitäten
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