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.
Il lavoro è presente negli atti del “Seventh International Congress on Information and Communication Technology” tenutosi a Londra nel 2022.
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
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