This paper identifies the factors that have an impact on mobile recommender systems. Recommender systems have become a technology that has been widely used by various online applications in situations where there is an information overload problem. Numerous applications such as e-Commerce, video platforms and social networks provide personalized recommendations to their users and this has improved the user experience and vendor revenues. The development of recommender systems has been focused mostly on the proposal of new algorithms that provide more accurate recommendations. However, the use of mobile devices and the rapid growth of the internet and networking infrastructure has brought the necessity of using mobile recommender systems. The links between web and mobile recommender systems are described along with how the recommendations in mobile environments can be improved. This work is focused on identifying the links between web and mobile recommender systems and to provide solid future directions that aim to lead in a more integrated mobile recommendation domain.


翻译:本文件确定了对移动推荐人系统产生影响的因素。建议系统已成为一种技术,在出现信息超载问题的情况下,各种在线应用程序广泛使用。电子商业、视频平台和社会网络等许多应用程序向用户提供个性化建议,从而改进了用户的经验和供应商收入。建议系统的开发主要侧重于提供更准确建议的新算法提案。然而,移动设备的使用以及互联网和网络基础设施的迅速发展带来了使用移动推荐人系统的必要性。网络和移动推荐人系统之间的联系以及如何改进移动环境中的建议。这项工作的重点是确定网络和移动推荐人系统之间的联系,并提供坚实的未来方向,以便在更一体化的移动建议领域发挥领导作用。

7
下载
关闭预览

相关内容

LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
已删除
AI科技评论
4+阅读 · 2018年8月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
91+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
33+阅读 · 2019年11月7日
Learning Recommender Systems from Multi-Behavior Data
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月29日
Arxiv
8+阅读 · 2018年2月23日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
已删除
AI科技评论
4+阅读 · 2018年8月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员