Under årens lopp har rekommendationssystem tillämpats systematiskt i både industrin och den akademiska världen för att hjälpa användare att hantera informationsöverbelastning. En av de faktorer som avgör prestandan hos ett recommender-system är användarens feedback, som traditionellt har kommunicerats genom tillämpning av explicita och implicita återkopplingstekniker. I detta dokument föreslår vi ett nytt videosökgränssnitt som förutsäger videons aktuella relevans genom att analysera affektiva aspekter av användarens beteende. Vi presenterar dessutom en metod för att införliva sådana affektiva funktioner i användarprofilering, för att underlätta skapandet av meningsfulla rekommendationer, av osynliga videor. Vårt experiment visar att multimodal interaktion är ett lovande sätt att förbättra rekommendationens prestanda.
På detta sätt, den aktuella relevansen av en rekommenderad video har förutsetts genom att analysera affektiva aspekter av användarens beteende REF ).
Integrating facial expressions into user profiling for the improvement of a multimodal recommender system
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}