mksci·2018년 11월 1일
Probabilistic Topic Model for Hybrid Recommender Systems: A Stochastic Variational Bayesian Approach
Asim Ansari, Yang Li, Jonathan Z. Zhang
Marketing Science
89
피인용
11.9
FWCI
12
IS/마케팅/OM 탑저널 피인용
38
IS/마케팅/OM 탑저널 참고문헌
- 주제온라인 학습 및 최적화 · 의사결정분석
- 방법
- 현상
01Abstract
This paper proposes a novel covariate-guided heterogeneous supervised topic model for online movie recommendation and develops a stochastic variational Bayesian framework to achieve fast, scalable, and accurate estimation in big data settings.
02연구 흐름
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03비슷한 논문
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04이후 연구
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05선행 연구
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06서지 정보
- 저널Marketing Science · 37(6) · 987–1008
- 토픽Recommender Systems and Techniques · Information Systems
- DOI10.1287/mksc.2018.1113
- 저자Asim Ansari, Yang Li, Jonathan Z. Zhang