Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA LE MODIFICHE in fondo alla pagina
Bicocca Open Archive
We discuss a comprehensive study exploring the impact of recommender systems when recommendations are forced to omit popular items (short head) and to use niche products only (long tail). This is an interesting issue in domains, such as e-tourism, where product availability is constrained, "best sellers" most popular items are the first ones to be consumed, and the short head may eventually become unavailable for recommendation purposes. Our work provides evidence that the effects resulting from item consumption may increase the utility of personalized recommendations.
Cremonesi, P., Garzotto, F., Pagano, R., Quadrana, M. (2014). Recommending Without Short Head. In WWW '14 Companion: Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web (pp.245-246). ACM [10.1145/2567948.2577286].
We discuss a comprehensive study exploring the impact of recommender systems when recommendations are forced to omit popular items (short head) and to use niche products only (long tail). This is an interesting issue in domains, such as e-tourism, where product availability is constrained, "best sellers" most popular items are the first ones to be consumed, and the short head may eventually become unavailable for recommendation purposes. Our work provides evidence that the effects resulting from item consumption may increase the utility of personalized recommendations.
Cremonesi, P., Garzotto, F., Pagano, R., Quadrana, M. (2014). Recommending Without Short Head. In WWW '14 Companion: Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web (pp.245-246). ACM [10.1145/2567948.2577286].
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10281/556481
Citazioni
13
10
Social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.