Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

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

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Autore / responsabile

Yehuda Koren; Robert Bell; Chris Volinsky

Editore

Computer

Anno

2009

Lingua

Inglés

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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 7 Aug. 2026].

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Titolo: Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

Autore / collaboratori: Yehuda Koren; Robert Bell; Chris Volinsky

Editore: Computer

Anno di pubblicazione: 2009

Lingua: Inglés

Soggetti

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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