Secondo workshop sui sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto, Barcellona, Spagna
26 Luglio 2010 - 26 Luglio 2010
Spagna
Il secondo workshop sui sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto si terrà dal 26 settembre 2010 a Barcellona, Spagna.
L'importanza delle informazioni contestuali è stata riconosciuta dai ricercatori e dai professionisti di molte discipline, tra cui la personalizzazione dell'e-commerce, il recupero di informazioni, il calcolo ubiquo e mobile, il data mining, il marketing e il management. Mentre è stata fatta una notevole quantità di ricerca nel campo dei sistemi di raccomandazione, la maggior parte dei metodi esistenti si concentra sul raccomandare gli articoli più idonei agli utenti e non prende in considerazione altre informazioni contestuali, come l'ora, il luogo, il tempo meteorologico o la compagnia di altre persone.
Questo workshop ha lo scopo di riunire ricercatori con background diversi per identificare importanti questioni di ricerca, per scambiare idee provenienti da diverse discipline di ricerca e, più in generale, per facilitare la discussione e l'innovazione nell'area dei sistemi di raccomandazione che tengono conto contesto (context-aware recommender systems o CARS).
Tra gli argomenti che saranno discussi durante l'evento ci saranno:
- le tecniche di modellizazione del contesto per i sistemi di raccomandazione,
- la modellizazione dell'utente che tiene conto del contesto per sistemi di raccomandazione,
- set di dati per raccomandazioni basate sul contesto,
- algoritmi per valutare la rilevanza dei dati contestuali,
- algoritmi per incorporare informazioni contestuali nel processo di raccomandazione,
- algoritmi per costruire dipendenze esplicite tra caratteristiche e valutazioni contestuali,
- interagire con sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto,
- nuove applicazioni per sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto,
- sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto su larga scala,
- valutazione dei sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto,Per ulteriori informazioni, visitare:
http://ids.csom.umn.edu/faculty/gedas/cars2010/(si apre in una nuova finestra)
L'importanza delle informazioni contestuali è stata riconosciuta dai ricercatori e dai professionisti di molte discipline, tra cui la personalizzazione dell'e-commerce, il recupero di informazioni, il calcolo ubiquo e mobile, il data mining, il marketing e il management. Mentre è stata fatta una notevole quantità di ricerca nel campo dei sistemi di raccomandazione, la maggior parte dei metodi esistenti si concentra sul raccomandare gli articoli più idonei agli utenti e non prende in considerazione altre informazioni contestuali, come l'ora, il luogo, il tempo meteorologico o la compagnia di altre persone.
Questo workshop ha lo scopo di riunire ricercatori con background diversi per identificare importanti questioni di ricerca, per scambiare idee provenienti da diverse discipline di ricerca e, più in generale, per facilitare la discussione e l'innovazione nell'area dei sistemi di raccomandazione che tengono conto contesto (context-aware recommender systems o CARS).
Tra gli argomenti che saranno discussi durante l'evento ci saranno:
- le tecniche di modellizazione del contesto per i sistemi di raccomandazione,
- la modellizazione dell'utente che tiene conto del contesto per sistemi di raccomandazione,
- set di dati per raccomandazioni basate sul contesto,
- algoritmi per valutare la rilevanza dei dati contestuali,
- algoritmi per incorporare informazioni contestuali nel processo di raccomandazione,
- algoritmi per costruire dipendenze esplicite tra caratteristiche e valutazioni contestuali,
- interagire con sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto,
- nuove applicazioni per sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto,
- sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto su larga scala,
- valutazione dei sistemi di raccomandazione che tengono conto del contesto,Per ulteriori informazioni, visitare:
http://ids.csom.umn.edu/faculty/gedas/cars2010/(si apre in una nuova finestra)