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Walia, Prof Ranjanroop. « Online Recommender System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (30 juillet 2021) : 2569–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36424.
Texte intégralLahlou, Fatima Zahra, Houda Benbrahim et Ismail Kassou. « Review Aware Recommender System ». International Journal of Distributed Artificial Intelligence 10, no 2 (juillet 2018) : 28–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijdai.2018070102.
Texte intégralKumar Sahni, Dheeraj. « Recommender System (RS) : Challenges, Issues & ; Extensions ». Mapana Journal of Sciences 21, no 1 (1 janvier 2022) : 73–92. http://dx.doi.org/10.12723/mjs.60.6.
Texte intégralKang, Li Ting, et Yong Wang. « Seven Factors in Evaluating Recommender System ». Applied Mechanics and Materials 472 (janvier 2014) : 443–49. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.472.443.
Texte intégralBajenaru, Victor, Steven Lavoie, Brett Benyo, Christopher Riker, Mitchell Colby et James Vaccaro. « Recommender System Metaheuristic for Optimizing Decision-Making Computation ». Electronics 12, no 12 (14 juin 2023) : 2661. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12122661.
Texte intégralVaidhehi, V., et R. Suchithra. « A Systematic Review of Recommender Systems in Education ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.4 (25 juin 2018) : 188. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.4.16771.
Texte intégralUsman, Abdulgafar, Abubakar Roko, Aminu B. Muhammad et Abba Almu. « Enhancing Personalized Book Recommender System ». International Journal of Advanced Networking and Applications 14, no 03 (2022) : 5486–92. http://dx.doi.org/10.35444/ijana.2022.14311.
Texte intégralBatra, Priya, Anukriti Singh et T. S. Mahesh. « Efficient Characterization of Quantum Evolutions via a Recommender System ». Quantum 5 (6 décembre 2021) : 598. http://dx.doi.org/10.22331/q-2021-12-06-598.
Texte intégralYadav, Dharminder, Himani Maheshwari et Umesh Chandra. « An Approach Towards Hotel Recommender System ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 6 (1 juin 2020) : 2605–12. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.8936.
Texte intégralNugroho, Arseto Satriyo, Igi Ardiyanto et Teguh Bharata Adji. « User Curiosity Factor in Determining Serendipity of Recommender System ». IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) 5, no 3 (30 septembre 2021) : 75. http://dx.doi.org/10.22146/ijitee.67553.
Texte intégralHdioud, Ferdaous, Bouchra Frikh, Brahim Ouhbi et Ismail Khalil. « Multi-Criteria Recommender Systems ». International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications 8, no 4 (octobre 2017) : 20–48. http://dx.doi.org/10.4018/ijmcmc.2017100102.
Texte intégralGeng, Bingrui, Lingling Li, Licheng Jiao, Maoguo Gong, Qing Cai et Yue Wu. « NNIA-RS : A multi-objective optimization based recommender system ». Physica A : Statistical Mechanics and its Applications 424 (avril 2015) : 383–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2015.01.007.
Texte intégralTravada, Eko. « TEKNIK POLLING DI RECOMMENDER SYSTEM COLLABORATIVE FILTERING UNTUK PEMBELAJARAN DARING ». Jurnal Teknologi dan Komunikasi Pemerintahan 2, no 1 (25 juin 2020) : 43–51. http://dx.doi.org/10.33701/jtkp.v2i1.2299.
Texte intégralSun, Jinyang, Baisong Liu, Hao Ren et Weiming Huang. « NCGAN:A neural adversarial collaborative filtering for recommender system ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 42, no 4 (4 mars 2022) : 2915–23. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210123.
Texte intégralBin Abubakr Joolfoo, Muhammad, Radhika Dhurmoo et Rameshwar Ashwin Jugurnauth. « Design of a Recommender System (RS) for Job Searching Using Hybrid System ». Internet of Things and Cloud Computing 8, no 3 (2020) : 31. http://dx.doi.org/10.11648/j.iotcc.20200803.11.
Texte intégralM. O., Omisore, et Samuel O. W. « Personalized Recommender System for Digital Libraries ». International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies 9, no 1 (janvier 2014) : 18–32. http://dx.doi.org/10.4018/ijwltt.2014010102.
Texte intégralBhuskute, Tanmay, Amit Jeve, Nihal Shah, Tejas Shah et B. A. Patil. « MediaRec : A Hybrid Media Recommender System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 2723–28. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42927.
Texte intégralPiao, Jinghua, Guozhen Zhang, Fengli Xu, Zhilong Chen, Yu Zheng, Chen Gao et Yong Li. « Bringing Friends into the Loop of Recommender Systems : An Exploratory Study ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 5, CSCW2 (13 octobre 2021) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3479583.
Texte intégralRabiu, Idris, Naomie Salim, Aminu Da’u et Akram Osman. « Recommender System Based on Temporal Models : A Systematic Review ». Applied Sciences 10, no 7 (25 mars 2020) : 2204. http://dx.doi.org/10.3390/app10072204.
Texte intégralZhao, Wayne Xin, Gaole He, Kunlin Yang, Hongjian Dou, Jin Huang, Siqi Ouyang et Ji-Rong Wen. « KB4Rec : A Data Set for Linking Knowledge Bases with Recommender Systems ». Data Intelligence 1, no 2 (mai 2019) : 121–36. http://dx.doi.org/10.1162/dint_a_00008.
Texte intégralWilkinson, Daricia, Öznur Alkan, Q. Vera Liao, Massimiliano Mattetti, Inge Vejsbjerg, Bart P. Knijnenburg et Elizabeth Daly. « Why or Why Not ? The Effect of Justification Styles on Chatbot Recommendations ». ACM Transactions on Information Systems 39, no 4 (31 octobre 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3441715.
Texte intégralHaruna, Khalid, Aminu Musa, Zayyanu Yunusa, Yakubu Ibrahim, Fa’iz Ibrahim Jibia et Nur Bala Rabiu. « Location-Aware Recommender System : A review of Application Domains and Current Developmental Processes ». Science in Information Technology Letters 2, no 1 (4 mars 2022) : 28–42. http://dx.doi.org/10.31763/sitech.v2i1.610.
Texte intégralMali, Mahesh, Dhirendra Mishra et M. Vijayalaxmi. « Benchmarking for Recommender System (MFRISE) ». 3C TIC : Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC 11, no 2 (29 décembre 2022) : 146–56. http://dx.doi.org/10.17993/3ctic.2022.112.146-156.
Texte intégralChopra, Akanksha Bansal, et Veer Sain Dixit. « An adaptive RNN algorithm to detect shilling attacks for online products in hybrid recommender system ». Journal of Intelligent Systems 31, no 1 (1 janvier 2022) : 1133–49. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2022-1023.
Texte intégralEsheiba, Laila, Amal Elgammal, Iman M. A. Helal et Mohamed E. El-Sharkawi. « A Hybrid Knowledge-Based Recommender for Product-Service Systems Mass Customization ». Information 12, no 8 (26 juillet 2021) : 296. http://dx.doi.org/10.3390/info12080296.
Texte intégralVijayakumar, V., Subramaniyaswamy Vairavasundaram, R. Logesh et A. Sivapathi. « Effective Knowledge Based Recommender System for Tailored Multiple Point of Interest Recommendation ». International Journal of Web Portals 11, no 1 (janvier 2019) : 1–18. http://dx.doi.org/10.4018/ijwp.2019010101.
Texte intégralIdakwo, John, Joshua Babatunde Agbogun et Taiwo Kolajo. « A Survey on Recommendation System Techniques ». UMYU Scientifica 2, no 2 (30 juin 2023) : 112–19. http://dx.doi.org/10.56919/usci.2322.012.
Texte intégralKarabila, Ikram, Nossayba Darraz, Anas El-Ansari, Nabil Alami et Mostafa El Mallahi. « Enhancing Collaborative Filtering-Based Recommender System Using Sentiment Analysis ». Future Internet 15, no 7 (5 juillet 2023) : 235. http://dx.doi.org/10.3390/fi15070235.
Texte intégralA. Almohsen, Khadija, et Huda Al-Jobori. « Recommender Systems in Light of Big Data ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 5, no 6 (1 décembre 2015) : 1553. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v5i6.pp1553-1563.
Texte intégralKuanr, Madhusree, et Puspanjali Mohapatra. « Assessment Methods for Evaluation of Recommender Systems : A Survey ». Foundations of Computing and Decision Sciences 46, no 4 (1 décembre 2021) : 393–421. http://dx.doi.org/10.2478/fcds-2021-0023.
Texte intégralAl-Asadi, Ammar Abdulsalam, et Mahdi Nsaif Jasim. « Cluster-based denoising autoencoders for rate prediction recommender systems ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 30, no 3 (1 juin 2023) : 1805. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i3.pp1805-1812.
Texte intégralMat Amin, Maizan, Jannifer Yep Ai Lan, Mokhairi Makhtar et Abd Rasid Mamat. « A Decision Tree Based Recommender System for Backpackers Accommodations ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.15 (6 avril 2018) : 45. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.15.11210.
Texte intégralGuesmi, Mouadh, Mohamed Amine Chatti, Shoeb Joarder, Qurat Ul Ain, Clara Siepmann, Hoda Ghanbarzadeh et Rawaa Alatrash. « Justification vs. Transparency : Why and How Visual Explanations in a Scientific Literature Recommender System ». Information 14, no 7 (14 juillet 2023) : 401. http://dx.doi.org/10.3390/info14070401.
Texte intégralOjagh, Soroush, Mohammad Reza Malek et Sara Saeedi. « A Social–Aware Recommender System Based on User’s Personal Smart Devices ». ISPRS International Journal of Geo-Information 9, no 9 (30 août 2020) : 519. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9090519.
Texte intégralHornik, Jacob, Chezy Ofir, Matti Rachamim et Sergei Graguer. « Fog Computing-Based Smart Consumer Recommender Systems ». Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 19, no 1 (11 mars 2024) : 597–614. http://dx.doi.org/10.3390/jtaer19010032.
Texte intégralShafik, Wasswa, S. Mojtaba Matinkhah et Fawad Shokoor. « Recommendation System Comparative Analysis : Internet of Things aided Networks ». EAI Endorsed Transactions on Internet of Things 8, no 29 (20 mai 2022) : e5. http://dx.doi.org/10.4108/eetiot.v8i29.1108.
Texte intégralGuo, Shangzhi, Xiaofeng Liao, Gang Li, Kaiyi Xian, Yuhang Li et Cheng Liang. « A Hybrid Recommender System Based on Autoencoder and Latent Feature Analysis ». Entropy 25, no 7 (14 juillet 2023) : 1062. http://dx.doi.org/10.3390/e25071062.
Texte intégralAljukhadar, Muhammad, et Sylvain Senecal. « The Effect of Consumer-Activated Mind-Set and Product Involvement on the Compliance With Recommender System Advice ». SAGE Open 11, no 3 (juillet 2021) : 215824402110315. http://dx.doi.org/10.1177/21582440211031550.
Texte intégralMartínez-López, Francisco J., Irene Esteban-Millat, Ana Argila et Francisco Rejón-Guardia. « Consumers’ psychological outcomes linked to the use of an online store’s recommendation system ». Internet Research 25, no 4 (3 août 2015) : 562–88. http://dx.doi.org/10.1108/intr-01-2014-0033.
Texte intégralZhu, Hongyun. « RS on video games based on item-based collaborative filtering algorithm ». Applied and Computational Engineering 5, no 1 (14 juin 2023) : 11–17. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230515.
Texte intégralLavanya, R., Ebani Gogia et Nihal Rai. « Comparison Study on Improved Movie Recommender Systems ». Webology 18, Special Issue 04 (8 décembre 2021) : 1470–78. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si04/web18285.
Texte intégralAhmed, Muqeem, Mohd Dilshad Ansari, Ninni Singh, Vinit Kumar Gunjan, Santhosh Krishna B. V. et Mudassir Khan. « Rating-Based Recommender System Based on Textual Reviews Using IoT Smart Devices ». Mobile Information Systems 2022 (11 juillet 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2854741.
Texte intégralBahramian, Z., et 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 décembre 2015) : 83–90. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-83-2015.
Texte intégralYin, Hongzhi, Weiqing Wang, Liang Chen, Xingzhong Du, Quoc Viet Hung Nguyen et Zi Huang. « Mobi-SAGE-RS : A sparse additive generative model-based mobile application recommender system ». Knowledge-Based Systems 157 (octobre 2018) : 68–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2018.05.028.
Texte intégralAbdelkhalek, Raoua, Imen Boukhris et Zied Elouedi. « Towards more trustworthy predictions : A hybrid evidential movie recommender system ». JUCS - Journal of Universal Computer Science 28, no 10 (28 octobre 2022) : 1003–29. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.79777.
Texte intégralPatro, Sunkuru Gopal Krishna, Brojo Kishore Mishra, Sanjaya Kumar Panda, Raghvendra Kumar, Hoang Viet Long et Tran Manh Tuan. « Knowledge-based preference learning model for recommender system using adaptive neuro-fuzzy inference system ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 3 (7 octobre 2020) : 4651–65. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-200595.
Texte intégralR.Sowmya, Dr T. Ananth Kumar, Dr R. Rajmohan, Dr P. Kanimozhi, Dr Christo Ananth et 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, no 02 (2023) : 01–08. http://dx.doi.org/10.46431/mejast.2023.6201.
Texte intégralObeid, Charbel, Christine Lahoud, Khoury El et 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, no 00 (2022) : 11. http://dx.doi.org/10.2298/csis220215011o.
Texte intégralWhang, Claire, et 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, no 10 (8 octobre 2018) : 944–58. http://dx.doi.org/10.1108/ijrdm-06-2017-0122.
Texte intégralS, Saranya, et 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, no 3 (22 juillet 2023) : 308–18. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2023173.251272.
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