Année
2004
Auteurs
DE BRUYN Arnaud, GILES C.L., PENNOCK D.M.
Abstract
Nous proposons un algorithme de recommandations en ligne permettant de transformer des recommandations basées sur la similarité de contenus en recommandations collaboratives requérant moins de données que les systèmes classiques. Une première étude dans un contexte de vente de livres en ligne indique que notre approche est compétitive face à des systèmes collaboratifs plus lourds.
DE BRUYN, A., GILES, C.L. et PENNOCK, D.M. (2004). Offering Collaborative-like Recommendationis When Data is Sparse: The Case of Attraction-weighted Information Filtering. Dans: Lectures Notes in Computer Science n° 3137. Proceedings of the Third International Conference on Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-based Systems. Springer, pp. 393-396.