Unifying Colloborative and Content-Based Filtering.

Basilico, J; Hofmann, T; Greiner D. Schuurmans, R.

Unifying Colloborative and Content-Based Filtering.

Basilico, J., & Hofmann, T. (2004). Unifying Colloborative and Content-Based Filtering. Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning, 65.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-F376-4 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-F377-2

資料種別: 会議論文

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Basilico, J, 著者
Hofmann, T¹, 著者
Greiner D. Schuurmans, R., 編集者

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1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795

内容説明

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キーワード: -

要旨: Collaborative and content-based filtering are two paradigms that have been applied in the context of recommender systems and user preference prediction. This paper proposes a novel, unified approach that systematically integrates all available training information such as past user-item ratings as well as attributes of items or users to learn a prediction function. The key ingredient of our method is the design of a suitable kernel or similarity function between user-item pairs that allows simultaneous generalization across the user and item dimensions. We propose an on-line algorithm (JRank) that generalizes perceptron learning. Experimental results on the EachMovie data set show significant improvements over standard approaches.

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日付: 出版: 2004

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 2739

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出版物名: Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning

種別: 学術雑誌

著者・編者:

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出版社, 出版地: New York, USA : ACM Press

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 65 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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