2017
Research Challenges in Multimedia Recommender Systems
GE, Mouzhi a Fabio PERSIAZákladní 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.