Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The rapid growth of population in social networks has posed a challenge to existing systems for recommending to a user new friends having similar interests. In this paper, we address this user recommendation problem in social networks by proposing a novel framework which utilizes users' tagging information with tensor factorization. This work brings two major contributions: (1) A tensor model is proposed...
With the advent of social networks and tagging systems, The Internet has recently witnessed a big leap in the use of Web Recommendation Systems WRS. Based on users' likings of items and their browsing history on the world wide web, these systems are able to predict and recommend items and future purchases to users. They are being used now in various domains, like news article recommendation, product...
Tag recommendation is an integral part of any bookmarking application. With the growing popularity in Web 2.0 usage, recommending tags is of utmost importance in enabling a user to perform bookmarking easily. An issue that most recommendation systems do not consider is that users have a tendency to choose from tags that are suggested to them, which might bias the true popular rankings of tags. In...
The purpose of this article is to describe the performance related features of our tag recommending Web service. The service is one of several systems currently integrated with multiplexing recommender framework for Bibsonomy.org bookmarking portal. The framework was introduced during ECML PKDD Discovery Challenge 2009. Due to good balance between speed and quality of our recommendations we managed...
Recommender systems have emerged as an essential response to the rapidly growing digital information phenomenon in which users are finding it more and more difficult to locate the right information at the right time. Systems under Web2.0 allow users not only to give resources- ratings but also to assign tags to them. Tags play a significant role in Web 2.0. They can be used for navigation, browsing,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.