Rekommenderar system förbättrar tillgången till relevanta produkter och information genom att göra personliga förslag baserat på tidigare exempel på en användares gillar och ogillar. De flesta befintliga rekommenderade system använder samarbetsfiltreringsmetoder som baserar rekommendationer på andra användares preferenser. Däremot använder innehållsbaserade metoder information om själva objektet för att komma med förslag. Detta tillvägagångssätt har fördelen att kunna rekommendera tidigare ovärderade produkter till användare med unika intressen och att ge förklaringar till sina rekommendationer. Vi beskriver ett innehållsbaserat bokrekommenderingssystem som använder informationsextraktion och en maskininlärningsalgoritm för textkategorisering. De första experimentella resultaten visar att detta tillvägagångssätt kan ge korrekta rekommendationer.
REF utvecklar ett innehållsbaserat rekommendationssystem med textkategoriseringsmetoder.
Content-based book recommending using learning for text categorization
{'venue': "DL '00", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}