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Mapa mental

Cross-Domain RS: Survey

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Cross-Domain RS: Survey

Conteúdo do mapa

Cross-Domain RS: Survey

  1. Abordagens baseadas em Modelo de Usuário

    • Cross-system user modeling and personalization on the social web (Abel et al, 2011)
    • Mediation of user models for enhanced personalization in recommender systems (Berkovsky et al, 2008)
    • A multi-agent smart user model for cross-domain recommender systems (Gonzáles et al, 2005)
    • Semantic modelling of user interests based on cross-folksonomy analysis (Szomszor et al, 2008)
    • Cross domain recommendation based on multi-type media fusion (Tan et al, 2013)
    • Contextualization, User Modeling and Personalization in the Social Web (Doutorado: Abel, 2011)
    • Exploram modelos de usuário para capturar as preferências sobre itens dos domínios envolvidos.
  2. Abordagens para estabelecer relações entre características do domínio

    • Cross-domain recommender systems (Cremonesi et al, 2011)
    • Tags as Bridges between Domains: Improving Recommendation with Tag-Induced Cross-Domain Collaborative Filtering (Shi et al, 2011)
    • CrosSing: A framework to develop knowledge-based recommenders in cross domains(Mestrado: Azak, 2010)
    • How to recommend music to film buffs: enabling the provision of recommendations from multiple domains (Doutorado: Loizou, 2009)
    • A generic semantic-based framework for cross-domain recommendation (Tobias et al, 2011)
    • Location-adapted music recommendation using tags (Kaminskas and Ricci, 2011)
    • Normalmente aplicada a relações de domínio baseada em conteúdo
    • A semantic-based framework for building cross-domain networks: Application to item recommendation (Mestrado: Tobías et al, 2013)
    • Building Ontologies for Cross-domain Recommendation on Facial Skin Problem and Related Cosmetics (Moe & Aung, 2014)
      • Um método para criar ontologias aplicas em cross-domain.
    • Context Aware Cross-domain based Recommendation (Moe & Aung, 2014)
      • O contexto é construído a partir das respostas que o usuário dá ao sistema. Por exemplo: a) há manchas brancas no seu rosto? b) O centro delas é escuro?
    • A Framework for Cross-domain Recommendation in Folksonomies (Guo & Chen, 2013)
    • Cold-Start Management with Cross-Domain Collaborative Filtering and Tags (Enrich et al,2013)
    • Exploraram relações explícitas entre características dos domínios.
  3. Abordagens baseadas em Transfer Learning

    • Improving Users’ Acceptance in Recommender System (Doutorado: Wei, 2013)
      • Framework que integra informações de redes sociais com dados de cross-domain.
    • Can movies and books collaborate? Cross-domain collaborative filtering for sparsity reduction (Li et al, 2009)
    • Recentemente tem sido aplicadas à Filtragem Colaborativa.
    • Transfer learning for collaborative filtering via a rating-matrix generative model (Li et al, 2009)
    • Transfer learning in collaborative filtering for sparsity reduction (Pan et al, 2010)
    • Multi-domain collaborative filtering (Zhang et al, 2010)
    • Cross-domain Recommendations based on semantically-enhanced User Web Behavior (Doutorado: Hoxha, 2014)
      • Propõe um modelo formal do comportamento de navegação do usuário
      • Desenvolvimento de um mecanismo para garantir a diversidade de recomendações de vários domínios.
      • Um modelo probabilístico multi-relacional usado para facilitar a transferência de conhecimento entre domínios de sistemas CF
      • O autor observou que não há trabalhos que envolvem as seguintes características de um RS: a) CB + CF, b) Incorporação de representação semântica no conteúdo e; c) Recomendações cross-domain
    • Transfer Learning for Content-Based Recommender Systems using Tree Matching (Biadsy et al, 2013)
    • Active Transfer Learning for Cross-System Recommendation (Zhao et al, 2013)
    • TALMUD - Transfer Learning for Multiple Domains (Moreno et al, 2012)
    • Twin Bridge Transfer Learning for Sparse Collaborative Filtering (Shi et al, 2013)
  4. Tutorial on Cross-domain Recommender Systems (Cantador & Cremonesi, 2014)

    • Níveis de domínio
      • Atributo
      • Tipo
      • Item
      • Sistema
    • Tarefas de recomendação
      • Multi-domain
      • Linked-domain
      • Cross-domain
    • Técnicas
      • Linking/aggregating knowledge
        • Merging user preferences
        • Mediating user modeling data
        • Combining recommendations
        • Linking domains
      • Sharing/transferring knowledge
        • Sharing latents features
        • Transferring rating patterns

Imagens e arquivos do mapa

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Descrição
Survey sobre o estado da arte de Sistemas de Recomendadores Cross-Domain.
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fabiopaiva
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