D 2017

Research Challenges in Multimedia Recommender Systems

GE, Mouzhi a Fabio PERSIA

Základní údaje

Originální název

Research Challenges in Multimedia Recommender Systems

Autoři

GE, Mouzhi (156 Čína, garant, domácí) a Fabio PERSIA (380 Itálie)

Vydání

San Diego, USA, Proceedings of the IEEE International Conference on Semantic Computing, od s. 344-347, 4 s. 2017

Nakladatel

IEEE

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/17:00096405

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-1-5090-4896-0

UT WoS

000403391300065

Klíčová slova anglicky

Multimedia Recommendation; Multimedia Recommender Systems; Research Challenges

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 26. 2. 2018 13:16, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

Nowadays, since multimedia information has been extensively growing from a variety of sources, such photos from social networks, unstructured text from different websites, or raw video feed from digital sensors, multimedia recommender system has been emerging as a tool to help users choose which multimedia objects might be interesting for them. However, given the complexity of multimedia, it is still challenging to provide effective recommendations, and research so far could only address limited aspects. Therefore, in this paper we propose a set of research challenges, which can be used to implicate the future research directions for multimedia recommender systems. For each research challenge, we have also provided the insights to explain which aspects are worth further investigation.