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Cold-start Recommendation Using Bi-clustering and Fusion For Social Recommender Systems

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Cold-start Recommendation Using Bi-clustering and Fusion For Social Recommender Systems

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Zhang, D.; Hsu, C.; Chen, M.; Chen, Q.; Xiong, N.; Lloret, J. (2014). Cold-start Recommendation Using Bi-clustering and Fusion For Social Recommender Systems. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2(2):239-250. doi:10.1109/TETC.2013.2283233

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/45109

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Metadatos del ítem

Título: Cold-start Recommendation Using Bi-clustering and Fusion For Social Recommender Systems
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integral de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integral de Zones Costaneres
Fecha difusión:
Resumen:
Social recommender systems leverage collaborative filtering (CF) to serve users with content that is of potential interesting to active users. A wide spectrum of CF schemes has been proposed. However, most of them cannot ...[+]
Palabras clave: Cold-start problem , Collaborative filtering , Bi-clustering , Smoothing , Fusion
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. (issn: 2168-6750 )
DOI: 10.1109/TETC.2013.2283233
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): OAJ
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1109/TETC.2013.2283233
Agradecimientos:
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 61103185 and 61300224), the Natural Science Foundation of the Higher Education Institutions of Jiangsu Province, China (Grant No. ...[+]
Tipo: Artículo

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