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  Recommendations in Sparse-Data Low-Resource Settings by Constructing Concise User Profiles from Review Text

Torbati, G. H., Tigunova, A., Weikum, G., & Yates, A. (2024). Recommendations in Sparse-Data Low-Resource Settings by Constructing Concise User Profiles from Review Text. In 3rd International Workshop on Industrial Recommendation Systems (at CIKM 2024). New York, NY: ACM.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-0BD1-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-0BD2-5
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

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:
paper_amazon.pdf (Preprint), 2MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-0BD3-4
Name:
paper_amazon.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Torbati, Ghazaleh Haratinezhad1, Autor           
Tigunova, Anna2, Autor           
Weikum, Gerhard1, Autor           
Yates, Andrew2, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2024-02-162024-10-21
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 10 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Torbati_IRS24
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 3rd International Workshop on Industrial Recommendation Systems
Veranstaltungsort: Boise, ID, USA
Start-/Enddatum: 2024-10-25 - 2024-10-25

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 3rd International Workshop on Industrial Recommendation Systems (at CIKM 2024)
  Andere : CIKM 2024
  Kurztitel : IRS 2024
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -