Scroll

Abstract

Nell’era dell’informazione, la capacità di analizzare i dati ha un ruolo fondamentale. In questo campo, i sistemi di raccomandazione, che sono in grado di fornire suggerimenti agli utenti analizzando le informazioni fornite al sistema, giocano un ruolo centrale. Inoltre, l’uso delle informazioni contestuali rende i sistemi di raccomandazione più affidabili. Questo articolo mira a descrivere un nuovo approccio per i sistemi di raccomandazione contestualmente consapevoli che sfrutta le proprietà della decomposizione tensoriale CANDECOMP per fornire previsioni delle valutazioni. L’approccio proposto è testato sul dataset DePaulMovie per valutarne l’accuratezza e i risultati numerici sono promettenti.

 

Leggi l’articolo integrale qui: A Novel Context-Aware Recommendation Approach Based on Tensor Decomposition | SpringerLink

Autori: F Colace, D Conte, B Gupta, D Santaniello, A Troiano