A Hybrid Multi-strategy Recommender System Using Linked Open Data


Ristoski, Petar ; Loza Mencía, Eneldo ; Paulheim, Heiko


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/37099
Weitere URL: http://2014.eswc-conferences.org/sites/default/fil...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-370991
Dokumenttyp: Buchkapitel
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: Semantic Web Evaluation Challenge : SemWebEval 2014 at ESWC 2014, Anissaras, Crete, Greece, May 25-29, 2014, Revised Selected Papers
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Communications in Computer and Information Science
Band/Volume: 475
Seitenbereich: 150-156
Herausgeber: Presutti, Valentina
Ort der Veröffentlichung: Cham
Verlag: Springer Internat. Publ.
ISBN: 978-3-319-12023-2 , 978-3-319-12024-9
ISSN: 1865-0929 , 1865-0937
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Web Data Mining (Juniorprofessur) (Paulheim 2013-2017)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems V: Web-based Systems (Bizer 2012-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): Linked Open Data , recommender
Abstract: In this paper, we discuss the development of a hybrid multi-strategy book recommendation system using Linked Open Data. Our approach builds on training individual base recommenders and using global popularity scores as generic recommenders. The results of the individual recommenders are combined using stacking regression and rank aggregation. We show that this approach delivers very good results in different recommendation settings and also allows for incorporating diversity of recommendations.




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