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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
Patrocinador:
National Natural Science Foundation of China [61103185; 61300224]
Natural Science Foundation of the Higher Education Institutions of Jiangsu Province, China [11KJB520009]
9th Six Talents Peak Project of Jiangsu Province [DZXX-043]
Tipo: Artículo

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