Initiativet för länkade öppna data (LOD) gav upphov till en mängd öppna kunskapsbaser som var fritt tillgängliga på webben. De ger en värdefull informationskälla som kan förbättra konventionella rekommendationssystem, om de utnyttjas på rätt sätt. I detta dokument presenterar vi SPrank, en ny hybrid rekommendation algoritm som kan beräkna top-N objekt rekommendationer från implicita feedback utnyttjar den information som finns tillgänglig i den så kallade Web of Data. Vi utnyttjar DBpedia, en välkänd kunskapsbas i LOD-kompassen, för att extrahera semantiska vägbaserade funktioner och för att så småningom beräkna rekommendationer med hjälp av en inlärning för att rangordna algoritmer. Experiment med datauppsättningar på två olika domäner visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar i form av förutsägelsenoggrannhet flera topp-N-rekommendationalgoritmer för implicit återkoppling i situationer som påverkas av olika grad av data sparhet.
På samma sätt har Ref använt sig av vägar för att få fram de bästa N-rekommendationerna i ett ramverk som bygger på lärande.
Top-N recommendations from implicit feedback leveraging linked open data
{'venue': "RecSys '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}