Littérature scientifique sur le sujet « Semantic Recommender »
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Articles de revues sur le sujet "Semantic Recommender"
Hendrik, Khamidudin Azzakiy et Aditya Budi Utomo. « Semantic Hybrid Recommender System ». Advanced Science Letters 21, no 10 (1 octobre 2015) : 3363–66. http://dx.doi.org/10.1166/asl.2015.6499.
Texte intégralSulieman, Dalia, Maria Malek, Hubert Kadima et Dominique Laurent. « Toward Social-Semantic Recommender Systems ». International Journal of Information Systems and Social Change 7, no 1 (janvier 2016) : 1–30. http://dx.doi.org/10.4018/ijissc.2016010101.
Texte intégralFraihat, Salam, et Qusai Shambour. « A Framework of Semantic Recommender System for e-Learning ». Journal of Software 10, no 3 (mars 2015) : 317–30. http://dx.doi.org/10.17706/jsw.10.3.317-330.
Texte intégralCantador, Iván, Pablo Castells et Alejandro Bellogín. « An Enhanced Semantic Layer for Hybrid Recommender Systems ». International Journal on Semantic Web and Information Systems 7, no 1 (janvier 2011) : 44–78. http://dx.doi.org/10.4018/jswis.2011010103.
Texte intégralHawashin, Bilal, Shadi Alzubi, Tarek Kanan et Ayman Mansour. « An efficient semantic recommender method forArabic text ». Electronic Library 37, no 2 (1 avril 2019) : 263–80. http://dx.doi.org/10.1108/el-12-2018-0245.
Texte intégralJaglan, G., et S. K. Malik. « Blending Semantic Web with Recommender Systems ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, no 5 (31 mai 2018) : 523–31. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i5.523531.
Texte intégralVellino, Andre. « Recommending research articles using citation data ». Library Hi Tech 33, no 4 (16 novembre 2015) : 597–609. http://dx.doi.org/10.1108/lht-06-2015-0063.
Texte intégralDurao, Frederico, et Peter Dolog. « Semantic Grounding Strategies for Tagbased Recommender Systems ». International journal of Web & ; Semantic Technology 2, no 4 (30 octobre 2011) : 67–79. http://dx.doi.org/10.5121/ijwest.2011.2405.
Texte intégralGarcía-Sánchez, Francisco, Ricardo Colomo-Palacios et Rafael Valencia-García. « A social-semantic recommender system for advertisements ». Information Processing & ; Management 57, no 2 (mars 2020) : 102153. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2019.102153.
Texte intégralShu, Qiong, He Ping Chen et Jin Guang Gu. « Semantic Reasoning-Based Chinese Recipe Recommender System ». Advanced Materials Research 718-720 (juillet 2013) : 1998–2004. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.718-720.1998.
Texte intégralThèses sur le sujet "Semantic Recommender"
Sulieman, Dalia. « Towards Semantic-Social Recommender Systems ». Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01017586.
Texte intégralMENDONCA, DIOGO SILVEIRA. « PROBABILISTIC LATENT SEMANTIC ANALYSIS APPLIED TO RECOMMENDER SYSTEMS ». PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2008. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=13073@1.
Texte intégralRecommender systems are a constant research topic because of their large number of practical applications. There are many approaches to address these problems, one of the most widely used being collaborative filtering, in which in order to recommend an item to a user, data of other users` behaviors are employed. However, collaborative filtering algorithms do not always reach levels of precision required for the use in real applications. Within this context, the present work aims to evaluate the performance of the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) applied to recommender systems. This model identifies groups of users with similar behaviors through latent attributes, allowing the use of these behaviors in the recommendation. To check the effectiveness of the method, there were presented experiments with problems of both web ad recommending and film recommending. An improvement of 18,7% were found in the accuracy of the recommendation of ads on the web and we also found 3.7% of improvement in Root Mean Square Error over the Means of Means baseline system for the Netflix corpus. Apart from the aforementioned experiments, the algorithm was implemented in a flexible and reusable way, allowing its adaptation to other problems with reduced effort. This implementation has also been incorporated as a module of LearnAds, a framework for the recommendation of ads on the web.
Garden, Matthew. « On the use of semantic feedback in recommender systems ». Thesis, McGill University, 2004. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=82237.
Texte intégralWe have developed an implementation of our approach, and have collected extensive empirical data based on movie ratings. We demonstrate the effectiveness of our approach, and describe the details of the implementation.
Borràs, Nogués Joan. « Semantic recommender systems Provision of personalised information about tourist activities ». Doctoral thesis, Universitat Rovira i Virgili, 2015. http://hdl.handle.net/10803/310219.
Texte intégralEsta tesis estudia cómo mejorar los sistemas de recomendación utilizando información semántica sobre un determinado dominio, en el caso de este trabajo el Turismo. Las ontologías definen un conjunto de conceptos relacionados con un determinado dominio, así como las relaciones entre ellos. East estructuras de conocimiento pueden ser utilizadas no sólo para representar de una manera más precisa y refinada los objetos del dominio y las preferencias de los usuarios, sino también para aplicar mejor los procedimientos de comparación entre los objetos y usuarios (y también entre los propios usuarios) con la ayuda de medidas de similitud semántica. Las mejoras al nivel de la representación del conocimiento y al nivel de razonamiento conducen a recomendaciones más precisas y a una mejora del rendimiento de los sistemas de recomendación, generando nuevos sistemas de recomendación semánticos inteligentes. Las dos técnicas de recomendación básicas, basadas en contenido y en filtrado colaborativo, se benefician de la introducción de conocimiento explícito del dominio. En esta tesis también hemos diseñado y desarrollado un sistema de recomendación que aplica los métodos que hemos propuesto. Este recomendador está diseñado para proporcionar recomendaciones personalizadas sobre las actividades turísticas en la región de Tarragona. Las actividades están debidamente clasificadas y etiquetadas de acuerdo con una ontología específica, que guía el proceso de razonamiento. El recomendador tiene en cuenta diferentes tipos de datos: información demográfica, las motivaciones de viaje, las acciones del usuario en el sistema, las calificaciones proporcionadas por el usuario, las opiniones de los usuarios con características demográficas similares o gustos similares, etc. Un proceso de diversificación que calcula similitudes entre objetos se aplica para generar variedad en las recomendaciones y por tanto aumentar la satisfacción del usuario. Este sistema puede tener un impacto positivo en la región al mejorar la experiencia de sus visitantes.
This dissertation studies how new improvements can be made on recommender systems by using ontological information about a certain domain (in the case of this work, Tourism). Ontologies define a set of concepts related to a certain domain as well as the relationships among them. These knowledge structures may be used not only to represent in a more precise and refined way the domain objects and the user preferences, but also to apply better matching procedures between objects and users (or between users themselves) with the help of semantic similarity measures. The improvements at the knowledge representation level and at the reasoning level lead to more accurate recommendations and to an improvement of the performance of recommender systems, paving the way towards a new generation of smart semantic recommender systems. Both content-based recommendation techniques and collaborative filtering ones certainly benefit from the introduction of explicit domain knowledge. In this thesis we have also designed and developed a recommender system that applies the methods we have proposed. This recommender is designed to provide personalized recommendations of touristic activities in the region of Tarragona. The activities are properly classified and labelled according to a specific ontology, which guides the reasoning process. The recommender takes into account many different kinds of data: demographic information, travel motivations, the actions of the user on the system, the ratings provided by the user, the opinions of users with similar demographic characteristics or similar tastes, etc. A diversification process that computes similarities between objects is applied to produce diverse recommendations and hence increase user satisfaction. This system can have a beneficial impact on the region by improving the experience of its visitors.
Eryol, Erkin. « Probabilistic Latent Semantic Analysis Based Framework For Hybrid Social Recommender Systems ». Master's thesis, METU, 2010. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/2/12611921/index.pdf.
Texte intégralJoseph, Daniel. « Linking information resources with automatic semantic extraction ». Thesis, University of Manchester, 2016. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/linking-information-resources-with-automatic-semantic-extraction(ada2db36-4366-441a-a0a9-d76324a77e2c).html.
Texte intégralAkther, Aysha. « Social Tag-based Community Recommendation Using Latent Semantic Analysis ». Thèse, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2012. http://hdl.handle.net/10393/23238.
Texte intégralFIGUEROA, MARTINEZ CRISTHIAN NICOLAS. « Recommender Systems based on Linked Data ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2017. http://hdl.handle.net/11583/2669963.
Texte intégralPALUMBO, ENRICO. « Knowledge Graph Embeddings for Recommender Systems ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2020. http://hdl.handle.net/11583/2850588.
Texte intégralSundaramurthy, Roshni. « Recommender System for Gym Customers ». Thesis, Linköpings universitet, Statistik och maskininlärning, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-166147.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Semantic Recommender"
Ziegler, Cai-Nicolas. « Semantic Web Recommender Systems ». Dans Current Trends in Database Technology - EDBT 2004 Workshops, 78–89. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30192-9_8.
Texte intégralGedikli, Fatih, et Dietmar Jannach. « Recommender Systems, Semantic-Based ». Dans Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, 1–11. New York, NY : Springer New York, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7163-9_116-1.
Texte intégralGedikli, Fatih, et Dietmar Jannach. « Recommender Systems, Semantic-Based ». Dans Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, 1501–10. New York, NY : Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6170-8_116.
Texte intégralGedikli, Fatih, et Dietmar Jannach. « Recommender Systems, Semantic-Based ». Dans Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, 2137–47. New York, NY : Springer New York, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-7131-2_116.
Texte intégralKonstan, Joseph A., et John T. Riedl. « Recommender Systems for the Web ». Dans Visualizing the Semantic Web, 151–67. London : Springer London, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3737-5_10.
Texte intégralMaccatrozzo, Valentina, Davide Ceolin, Lora Aroyo et Paul Groth. « A Semantic Pattern-Based Recommender ». Dans Communications in Computer and Information Science, 182–87. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12024-9_24.
Texte intégralMirizzi, Roberto, Tommaso Di Noia, Eugenio Di Sciascio et Azzurra Ragone. « A Recommender System for Linked Data ». Dans Semantic Search over the Web, 311–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25008-8_12.
Texte intégralBaba-Hamed, Latifa, et Magloire Namber. « Diversity in a Semantic Recommender System ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 297–306. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01863-8_32.
Texte intégralThanh-Tai, Huynh, Huu-Hoa Nguyen et Nguyen Thai-Nghe. « A Semantic Approach in Recommender Systems ». Dans Future Data and Security Engineering, 331–43. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-48057-2_23.
Texte intégralAnelli, Vito Walter, Yashar Deldjoo, Tommaso Di Noia, Eugenio Di Sciascio et Felice Antonio Merra. « SAShA : Semantic-Aware Shilling Attacks on Recommender Systems Exploiting Knowledge Graphs ». Dans The Semantic Web, 307–23. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49461-2_18.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Semantic Recommender"
Wang, Rui-Qin, et Fan-Sheng Kong. « Semantic-Enhanced Personalized Recommender System ». Dans 2007 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2007.4370858.
Texte intégralNeirynck, Thomas. « Semantic road networks for recommender systems ». Dans the International Working Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1145/2254556.2254691.
Texte intégralGe, Mouzhi, et Fabio Persia. « Research Challenges in Multimedia Recommender Systems ». Dans 2017 IEEE 11th International Conference on Semantic Computing (ICSC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icsc.2017.31.
Texte intégralLémdani, Roza, Géraldine Polaillon, Nacéra Bennacer et Yolaine Bourda. « A semantic similarity measure for recommender systems ». Dans the 7th International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2063518.2063545.
Texte intégralZaremarjal, Ashkan Yeganeh, et Derya Yiltas-Kaplan. « Semantic Collaborative Filtering Recommender System Using CNNs ». Dans 2021 8th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ICEEE). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iceee52452.2021.9415931.
Texte intégralBafna, Prafulla, Shailaja Shirwaikar et Dhanya Pramod. « Semantic Clustering Driven Approaches to Recommender Systems ». Dans ACM COMPUTE '16 : Ninth Annual ACM India Conference. New York, NY, USA : ACM, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2998476.2998487.
Texte intégralFaralli, Stefano, Giovanni Stilo et Paola Velardi. « A Semantic Recommender for Micro-blog Users ». Dans 2015 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/bigdatacongress.2015.18.
Texte intégralRakow, Christian, Andreas Lommatzsch et Till Plumbaum. « Topical Semantic Recommendations for Auteur Films ». Dans RecSys '16 : Tenth ACM Conference on Recommender Systems. New York, NY, USA : ACM, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2959100.2959110.
Texte intégralHou, Min, Le Wu, Enhong Chen, Zhi Li, Vincent W. Zheng et Qi Liu. « Explainable Fashion Recommendation : A Semantic Attribute Region Guided Approach ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/650.
Texte intégralVogiatzis, Dimitrios, et Nicolas Tsapatsoulis. « Modeling User Networks in Recommender Systems ». Dans 2008 Third International Workshop on Semantic Media Adaptation and Personalization (SMAP). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/smap.2008.35.
Texte intégral