Filtry
wszystkich: 4
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (3)
Wyniki wyszukiwania dla: recommender systems
-
Grupa zarządzania wiedzą
Potencjał BadawczyGrupa Zarządzania Wiedzą na Politechnice Gdańskiej jest grupą badawczo-rozwojową skupiającą się na obszarach związanych z zarządzaniem wiedzą i informacją. Naszym priorytetem jest opracowanie zestawu narzędzi i metod umożliwiających przetwarzanie i analizowanie dużych ilości informacji przechowywanych w zasobach WWW. Grupa specjalizuje się w ontologicznych metodach reprezentacji i analizy wiedzy, która zapisana jest w sposób ustrukturalizowany...
-
Architektura Systemów Komputerowych
Potencjał BadawczyGłówną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...
-
Information Assurance Group (IAG)
Potencjał BadawczyGrupa koncentruje się na zarządzaniu ryzykiem i zaufaniem w odniesieniu do różnych cech oprogramowania i systemów informatycznych, np. Bezpieczeństwa, niezawodności i prywatności. Szczególnie interesujące jest pojęcie Trust Case i powiązanej metodologii Trust-it.
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (1)
Wyniki wyszukiwania dla: recommender systems
-
Superkomputer Tryton
Oferta BiznesowaObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (27)
Wyniki wyszukiwania dla: recommender systems
-
A CONTEXT IN RECOMMENDER SYSTEMS
PublikacjaRecommender systems aim to propose potentially interesting items to a user based on his preferences or previous interaction with the system. In the last decade, researcher found out that known recommendation techniques are not sufficient to predict user decisions. It has been noticed that user preferences strongly depend on the context in which he currently is. This raises new challenges for the researchers such as how to obtain...
-
Context-aware User Modelling and Generation of Recommendations in Recommender Systems
PublikacjaRecommender systems are software tools and techniques which aim at suggesting new items that may be of interest to a user. This dissertation is focused on four problems in recommender systems domain. The first one is context-awareness, i.e. how to obtain relevant contextual information, how to model user preferences in a context and use them to make predictions. The second one is multi-domain recommendation, which aim at suggesting...
-
An Ontology-based Contextual Pre-filtering Technique for Recommender Systems
PublikacjaContext-aware Recommender Systems aim to provide users with the most adequate recommendations for their current situation. However, an exact context obtained from a user could be too specific and may not have enough data for accurate rating prediction. This is known as the data sparsity problem. Moreover, often user preference representation depends on the domain or the specific recommendation approach used. Therefore, a big effort...
-
An Ontology-based Contextual Pre-filtering Technique for Recommender Systems
Publikacja -
ACM International Conference on Recommender Systems
Konferencje