کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8917968 | 1414323 | 2017 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Recommender Systems for Online and Mobile Social Networks: A survey
ترجمه فارسی عنوان
سیستم های توصیه شده برای شبکه های اجتماعی آنلاین و موبایل: یک نظرسنجی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم توصیهگر، شبکه های اجتماعی آنلاین، شبکه های اجتماعی موبایل
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
Recommender Systems (RS) currently represent a fundamental tool in online services, especially with the advent of Online Social Networks (OSN). In this case, users generate huge amounts of contents and they can be quickly overloaded by useless information. At the same time, social media represent an important source of information to characterize contents and users' interests. RS can exploit this information to further personalize suggestions and improve the recommendation process. In this paper we present a survey of Recommender Systems designed and implemented for Online and Mobile Social Networks, highlighting how the use of social context information improves the recommendation task, and how standard algorithms must be enhanced and optimized to run in a fully distributed environment, as opportunistic networks. We describe advantages and drawbacks of these systems in terms of algorithms, target domains, evaluation metrics and performance evaluations. Eventually, we present some open research challenges in this area.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Online Social Networks and Media - Volumes 3â4, October 2017, Pages 75-97
Journal: Online Social Networks and Media - Volumes 3â4, October 2017, Pages 75-97
نویسندگان
Mattia G. Campana, Franca Delmastro,