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Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

Yehuda Koren; Robert Bell; Chris Volinsky · Computer · 2009

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Autor / responsable
Yehuda Koren; Robert Bell; Chris Volinsky
Editorial
Computer
Año
2009
Idioma
en

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As the Netflix Prize competition has demonstrated, matrix factorization models are superior to classic nearest neighbor techniques for producing product recommendations, allowing the incorporation of additional information such as implicit feedback, temporal effects, and confidence levels.

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APA 7

Koren, Y, Bell, R, & Volinsky, C. (2009). Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems. https://doi.org/10.1109/mc.2009.263

MLA

Koren, Yehuda, et al. "Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems." 2009. https://doi.org/10.1109/mc.2009.263.

Chicago

Koren, Yehuda, Robert Bell, and Chris Volinsky. 2009. "Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems.". https://doi.org/10.1109/mc.2009.263.

Harvard

Koren, Y, Bell, R. and Volinsky, C. 2009, Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems, Computer, available at: https://doi.org/10.1109/mc.2009.263 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título
Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
Autor / colaboradores
Yehuda Koren; Robert Bell; Chris Volinsky
Editorial
Computer
Año de publicación
2009
Idioma
en

Materias

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Recommender system; Computer science; Matrix decomposition; Factorization; Product (mathematics); Matrix (chemical analysis); Non-negative matrix factorization; Artificial intelligence; Information retrieval; Theoretical computer science; Algorithm; Mathematics
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