Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,007,118

 Online Clustering for News Recommender System
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Minh N.H. Nguyen and Choong Seon Hong
Nơi đăng: Korea Computer Conference 2016, Hàn Quốc; Số: KCC 2016;Từ->đến trang: 1 ~ 3;Năm: 2016
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Nowadays, intelligent recommender systems in web applications provide helpful information for online users. The more useful and related items are suggested to users, the more interesting and better feedback from users. However, traditional recommender systems become inefficient in the large scale scenarios and require high computation cost. Recommender agents need to make real-time decisions for millions of incoming user requests per day. Based on limited information from user context, we propose algorithm OC-MAB with integrated clustering technique and online learning. This approach can perform as an adaptive learning in dynamic environment with scalability, cheap storage and computation cost for news recommendation systems.
ABSTRACT
Nowadays, intelligent recommender systems in web applications provide helpful information for online users. The more useful and related items are suggested to users, the more interesting and better feedback from users. However, traditional recommender systems become inefficient in the large scale scenarios and require high computation cost. Recommender agents need to make real-time decisions for millions of incoming user requests per day. Based on limited information from user context, we propose algorithm OC-MAB with integrated clustering technique and online learning. This approach can perform as an adaptive learning in dynamic environment with scalability, cheap storage and computation cost for news recommendation systems.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn