Recommender Systems: Kembellec/Recommender Systems
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DOI：
10.1002/9781119054252
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发表时间：
2014-12
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Gérald Kembellec;G. Chartron;Imad Saleh
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Gérald Kembellec;G. Chartron;Imad Saleh
在跨学科的方法上，引擎和推荐系统汇集了信息科学与通信、市场营销、社会学、数学和计算的贡献。它涉及对推荐系统的底层模型的理解，并描述了它们的历史视角。它还分析了它们在内容产品中的发展，并评估了它们对用户行为的影响。
On the transdisciplinary approach, engines and recommender systems brings together contributions linking information science and communications, marketing, sociology, mathematics and computing. It deals with the understanding of the underlying models for recommender systems and describes their historical perspective. It also analyzes their development in the content offerings and assesses their impact on user behavior.