Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
As recommender systems (RS) allow means of guiding consumers through the overloaded choices of products available, the recommendation problem has always been of great interest for both academic and industry. Metadata such as content information about the items (attributes) have typically been used to enrich RS algorithms. Recently, the trend of employing RS has expanded to other e-communities such as social tagging systems, inspiring the possibility to exploit tags to enhance RS. This book reports several research gaps in metadata-aware RS algorithms. In particular, it discusses attribute-aware RS algorithms focusing on the overlooked item prediction problem as well as the new emerging challenge of tag-aware RS algorithms.