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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Strange Recommendations? On the Weaknesses of Current Recommendation Engines

verfasst von : Alexander Paprotny, Michael Thess

Erschienen in: Realtime Data Mining

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Currently, most approaches to recommendation engines focus on traditional techniques such as collaborative filtering, basket analysis, and content-based recommendations. Recommendations are considered from a prediction point of view only, i.e., the recommendation task is reduced to the prediction of content that the user is going to select with highest probability anyway. In contrast, in this chapter we propose to view recommendations as control-theoretic problem by investigating the interaction of analysis and action. The corresponding mathematical framework is developed in the next chapters of the book.

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Metadaten
Titel
Strange Recommendations? On the Weaknesses of Current Recommendation Engines
verfasst von
Alexander Paprotny
Michael Thess
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-01321-3_2