Zeitschriftenartikel zum Thema „Recommender System (RS)“
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Walia, Prof Ranjanroop. „Online Recommender System“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. VII (30.07.2021): 2569–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36424.
Der volle Inhalt der QuelleLahlou, Fatima Zahra, Houda Benbrahim und Ismail Kassou. „Review Aware Recommender System“. International Journal of Distributed Artificial Intelligence 10, Nr. 2 (Juli 2018): 28–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijdai.2018070102.
Der volle Inhalt der QuelleKumar Sahni, Dheeraj. „Recommender System (RS): Challenges, Issues & Extensions“. Mapana Journal of Sciences 21, Nr. 1 (01.01.2022): 73–92. http://dx.doi.org/10.12723/mjs.60.6.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Li Ting, und Yong Wang. „Seven Factors in Evaluating Recommender System“. Applied Mechanics and Materials 472 (Januar 2014): 443–49. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.472.443.
Der volle Inhalt der QuelleBajenaru, Victor, Steven Lavoie, Brett Benyo, Christopher Riker, Mitchell Colby und James Vaccaro. „Recommender System Metaheuristic for Optimizing Decision-Making Computation“. Electronics 12, Nr. 12 (14.06.2023): 2661. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12122661.
Der volle Inhalt der QuelleVaidhehi, V., und R. Suchithra. „A Systematic Review of Recommender Systems in Education“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 3.4 (25.06.2018): 188. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.4.16771.
Der volle Inhalt der QuelleUsman, Abdulgafar, Abubakar Roko, Aminu B. Muhammad und Abba Almu. „Enhancing Personalized Book Recommender System“. International Journal of Advanced Networking and Applications 14, Nr. 03 (2022): 5486–92. http://dx.doi.org/10.35444/ijana.2022.14311.
Der volle Inhalt der QuelleBatra, Priya, Anukriti Singh und T. S. Mahesh. „Efficient Characterization of Quantum Evolutions via a Recommender System“. Quantum 5 (06.12.2021): 598. http://dx.doi.org/10.22331/q-2021-12-06-598.
Der volle Inhalt der QuelleYadav, Dharminder, Himani Maheshwari und Umesh Chandra. „An Approach Towards Hotel Recommender System“. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, Nr. 6 (01.06.2020): 2605–12. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.8936.
Der volle Inhalt der QuelleNugroho, Arseto Satriyo, Igi Ardiyanto und Teguh Bharata Adji. „User Curiosity Factor in Determining Serendipity of Recommender System“. IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) 5, Nr. 3 (30.09.2021): 75. http://dx.doi.org/10.22146/ijitee.67553.
Der volle Inhalt der QuelleHdioud, Ferdaous, Bouchra Frikh, Brahim Ouhbi und Ismail Khalil. „Multi-Criteria Recommender Systems“. International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications 8, Nr. 4 (Oktober 2017): 20–48. http://dx.doi.org/10.4018/ijmcmc.2017100102.
Der volle Inhalt der QuelleGeng, Bingrui, Lingling Li, Licheng Jiao, Maoguo Gong, Qing Cai und Yue Wu. „NNIA-RS: A multi-objective optimization based recommender system“. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 424 (April 2015): 383–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2015.01.007.
Der volle Inhalt der QuelleTravada, Eko. „TEKNIK POLLING DI RECOMMENDER SYSTEM COLLABORATIVE FILTERING UNTUK PEMBELAJARAN DARING“. Jurnal Teknologi dan Komunikasi Pemerintahan 2, Nr. 1 (25.06.2020): 43–51. http://dx.doi.org/10.33701/jtkp.v2i1.2299.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Jinyang, Baisong Liu, Hao Ren und Weiming Huang. „NCGAN:A neural adversarial collaborative filtering for recommender system“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 42, Nr. 4 (04.03.2022): 2915–23. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210123.
Der volle Inhalt der QuelleBin Abubakr Joolfoo, Muhammad, Radhika Dhurmoo und Rameshwar Ashwin Jugurnauth. „Design of a Recommender System (RS) for Job Searching Using Hybrid System“. Internet of Things and Cloud Computing 8, Nr. 3 (2020): 31. http://dx.doi.org/10.11648/j.iotcc.20200803.11.
Der volle Inhalt der QuelleM. O., Omisore, und Samuel O. W. „Personalized Recommender System for Digital Libraries“. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies 9, Nr. 1 (Januar 2014): 18–32. http://dx.doi.org/10.4018/ijwltt.2014010102.
Der volle Inhalt der QuelleBhuskute, Tanmay, Amit Jeve, Nihal Shah, Tejas Shah und B. A. Patil. „MediaRec: A Hybrid Media Recommender System“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 5 (31.05.2022): 2723–28. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42927.
Der volle Inhalt der QuellePiao, Jinghua, Guozhen Zhang, Fengli Xu, Zhilong Chen, Yu Zheng, Chen Gao und Yong Li. „Bringing Friends into the Loop of Recommender Systems: An Exploratory Study“. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 5, CSCW2 (13.10.2021): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3479583.
Der volle Inhalt der QuelleRabiu, Idris, Naomie Salim, Aminu Da’u und Akram Osman. „Recommender System Based on Temporal Models: A Systematic Review“. Applied Sciences 10, Nr. 7 (25.03.2020): 2204. http://dx.doi.org/10.3390/app10072204.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Wayne Xin, Gaole He, Kunlin Yang, Hongjian Dou, Jin Huang, Siqi Ouyang und Ji-Rong Wen. „KB4Rec: A Data Set for Linking Knowledge Bases with Recommender Systems“. Data Intelligence 1, Nr. 2 (Mai 2019): 121–36. http://dx.doi.org/10.1162/dint_a_00008.
Der volle Inhalt der QuelleWilkinson, Daricia, Öznur Alkan, Q. Vera Liao, Massimiliano Mattetti, Inge Vejsbjerg, Bart P. Knijnenburg und Elizabeth Daly. „Why or Why Not? The Effect of Justification Styles on Chatbot Recommendations“. ACM Transactions on Information Systems 39, Nr. 4 (31.10.2021): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3441715.
Der volle Inhalt der QuelleHaruna, Khalid, Aminu Musa, Zayyanu Yunusa, Yakubu Ibrahim, Fa’iz Ibrahim Jibia und Nur Bala Rabiu. „Location-Aware Recommender System: A review of Application Domains and Current Developmental Processes“. Science in Information Technology Letters 2, Nr. 1 (04.03.2022): 28–42. http://dx.doi.org/10.31763/sitech.v2i1.610.
Der volle Inhalt der QuelleMali, Mahesh, Dhirendra Mishra und M. Vijayalaxmi. „Benchmarking for Recommender System (MFRISE)“. 3C TIC: Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC 11, Nr. 2 (29.12.2022): 146–56. http://dx.doi.org/10.17993/3ctic.2022.112.146-156.
Der volle Inhalt der QuelleChopra, Akanksha Bansal, und Veer Sain Dixit. „An adaptive RNN algorithm to detect shilling attacks for online products in hybrid recommender system“. Journal of Intelligent Systems 31, Nr. 1 (01.01.2022): 1133–49. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2022-1023.
Der volle Inhalt der QuelleEsheiba, Laila, Amal Elgammal, Iman M. A. Helal und Mohamed E. El-Sharkawi. „A Hybrid Knowledge-Based Recommender for Product-Service Systems Mass Customization“. Information 12, Nr. 8 (26.07.2021): 296. http://dx.doi.org/10.3390/info12080296.
Der volle Inhalt der QuelleVijayakumar, V., Subramaniyaswamy Vairavasundaram, R. Logesh und A. Sivapathi. „Effective Knowledge Based Recommender System for Tailored Multiple Point of Interest Recommendation“. International Journal of Web Portals 11, Nr. 1 (Januar 2019): 1–18. http://dx.doi.org/10.4018/ijwp.2019010101.
Der volle Inhalt der QuelleIdakwo, John, Joshua Babatunde Agbogun und Taiwo Kolajo. „A Survey on Recommendation System Techniques“. UMYU Scientifica 2, Nr. 2 (30.06.2023): 112–19. http://dx.doi.org/10.56919/usci.2322.012.
Der volle Inhalt der QuelleKarabila, Ikram, Nossayba Darraz, Anas El-Ansari, Nabil Alami und Mostafa El Mallahi. „Enhancing Collaborative Filtering-Based Recommender System Using Sentiment Analysis“. Future Internet 15, Nr. 7 (05.07.2023): 235. http://dx.doi.org/10.3390/fi15070235.
Der volle Inhalt der QuelleA. Almohsen, Khadija, und Huda Al-Jobori. „Recommender Systems in Light of Big Data“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 5, Nr. 6 (01.12.2015): 1553. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v5i6.pp1553-1563.
Der volle Inhalt der QuelleKuanr, Madhusree, und Puspanjali Mohapatra. „Assessment Methods for Evaluation of Recommender Systems: A Survey“. Foundations of Computing and Decision Sciences 46, Nr. 4 (01.12.2021): 393–421. http://dx.doi.org/10.2478/fcds-2021-0023.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Asadi, Ammar Abdulsalam, und Mahdi Nsaif Jasim. „Cluster-based denoising autoencoders for rate prediction recommender systems“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 30, Nr. 3 (01.06.2023): 1805. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i3.pp1805-1812.
Der volle Inhalt der QuelleMat Amin, Maizan, Jannifer Yep Ai Lan, Mokhairi Makhtar und Abd Rasid Mamat. „A Decision Tree Based Recommender System for Backpackers Accommodations“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 2.15 (06.04.2018): 45. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.15.11210.
Der volle Inhalt der QuelleGuesmi, Mouadh, Mohamed Amine Chatti, Shoeb Joarder, Qurat Ul Ain, Clara Siepmann, Hoda Ghanbarzadeh und Rawaa Alatrash. „Justification vs. Transparency: Why and How Visual Explanations in a Scientific Literature Recommender System“. Information 14, Nr. 7 (14.07.2023): 401. http://dx.doi.org/10.3390/info14070401.
Der volle Inhalt der QuelleOjagh, Soroush, Mohammad Reza Malek und Sara Saeedi. „A Social–Aware Recommender System Based on User’s Personal Smart Devices“. ISPRS International Journal of Geo-Information 9, Nr. 9 (30.08.2020): 519. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9090519.
Der volle Inhalt der QuelleHornik, Jacob, Chezy Ofir, Matti Rachamim und Sergei Graguer. „Fog Computing-Based Smart Consumer Recommender Systems“. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 19, Nr. 1 (11.03.2024): 597–614. http://dx.doi.org/10.3390/jtaer19010032.
Der volle Inhalt der QuelleShafik, Wasswa, S. Mojtaba Matinkhah und Fawad Shokoor. „Recommendation System Comparative Analysis: Internet of Things aided Networks“. EAI Endorsed Transactions on Internet of Things 8, Nr. 29 (20.05.2022): e5. http://dx.doi.org/10.4108/eetiot.v8i29.1108.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Shangzhi, Xiaofeng Liao, Gang Li, Kaiyi Xian, Yuhang Li und Cheng Liang. „A Hybrid Recommender System Based on Autoencoder and Latent Feature Analysis“. Entropy 25, Nr. 7 (14.07.2023): 1062. http://dx.doi.org/10.3390/e25071062.
Der volle Inhalt der QuelleAljukhadar, Muhammad, und Sylvain Senecal. „The Effect of Consumer-Activated Mind-Set and Product Involvement on the Compliance With Recommender System Advice“. SAGE Open 11, Nr. 3 (Juli 2021): 215824402110315. http://dx.doi.org/10.1177/21582440211031550.
Der volle Inhalt der QuelleMartínez-López, Francisco J., Irene Esteban-Millat, Ana Argila und Francisco Rejón-Guardia. „Consumers’ psychological outcomes linked to the use of an online store’s recommendation system“. Internet Research 25, Nr. 4 (03.08.2015): 562–88. http://dx.doi.org/10.1108/intr-01-2014-0033.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Hongyun. „RS on video games based on item-based collaborative filtering algorithm“. Applied and Computational Engineering 5, Nr. 1 (14.06.2023): 11–17. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230515.
Der volle Inhalt der QuelleLavanya, R., Ebani Gogia und Nihal Rai. „Comparison Study on Improved Movie Recommender Systems“. Webology 18, Special Issue 04 (08.12.2021): 1470–78. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si04/web18285.
Der volle Inhalt der QuelleAhmed, Muqeem, Mohd Dilshad Ansari, Ninni Singh, Vinit Kumar Gunjan, Santhosh Krishna B. V. und Mudassir Khan. „Rating-Based Recommender System Based on Textual Reviews Using IoT Smart Devices“. Mobile Information Systems 2022 (11.07.2022): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2854741.
Der volle Inhalt der QuelleBahramian, Z., und R. Ali Abbaspour. „AN ONTOLOGY-BASED TOURISM RECOMMENDER SYSTEM BASED ON SPREADING ACTIVATION MODEL“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-1-W5 (10.12.2015): 83–90. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-83-2015.
Der volle Inhalt der QuelleYin, Hongzhi, Weiqing Wang, Liang Chen, Xingzhong Du, Quoc Viet Hung Nguyen und Zi Huang. „Mobi-SAGE-RS: A sparse additive generative model-based mobile application recommender system“. Knowledge-Based Systems 157 (Oktober 2018): 68–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2018.05.028.
Der volle Inhalt der QuelleAbdelkhalek, Raoua, Imen Boukhris und Zied Elouedi. „Towards more trustworthy predictions: A hybrid evidential movie recommender system“. JUCS - Journal of Universal Computer Science 28, Nr. 10 (28.10.2022): 1003–29. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.79777.
Der volle Inhalt der QuellePatro, Sunkuru Gopal Krishna, Brojo Kishore Mishra, Sanjaya Kumar Panda, Raghvendra Kumar, Hoang Viet Long und Tran Manh Tuan. „Knowledge-based preference learning model for recommender system using adaptive neuro-fuzzy inference system“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 39, Nr. 3 (07.10.2020): 4651–65. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-200595.
Der volle Inhalt der QuelleR.Sowmya, Dr T. Ananth Kumar, Dr R. Rajmohan, Dr P. Kanimozhi, Dr Christo Ananth und Sunday A. AJAGBE. „A Brief Survey on Recommendation System for a Gradient Classifier based Inadequate Approach System“. Middle East Journal of Applied Science & Technology 06, Nr. 02 (2023): 01–08. http://dx.doi.org/10.46431/mejast.2023.6201.
Der volle Inhalt der QuelleObeid, Charbel, Christine Lahoud, Khoury El und Pierre-Antoine Champin. „A novel hybrid recommender system approach for student academic advising named COHRS, supported by case-based reasoning and ontology“. Computer Science and Information Systems, Nr. 00 (2022): 11. http://dx.doi.org/10.2298/csis220215011o.
Der volle Inhalt der QuelleWhang, Claire, und Hyunjoo Im. „Does recommendation matter for trusting beliefs and trusting intentions? Focused on different types of recommender system and sponsored recommendation“. International Journal of Retail & Distribution Management 46, Nr. 10 (08.10.2018): 944–58. http://dx.doi.org/10.1108/ijrdm-06-2017-0122.
Der volle Inhalt der QuelleS, Saranya, und C. Jeyalakshmi. „Collaborative Movie Recommendation System using Enhanced Fuzzy C-Means Clustering with Dove Swarm Optimization Algorithm“. ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 17, Nr. 3 (22.07.2023): 308–18. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2023173.251272.
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