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Context Aware Recommender Systems CARS

"Recommender Systems have become essential personalized navigational tools for users to wade through the plethora of online content as they allow users to discover relevant information that they would have never known it existed.... ver más

30/11/2013

TELEFÓNICA I+D

166K€

Presupuesto del proyecto: 166K€

Líder del proyecto

TELEFÓNICA I+D Realizacion de actividades y proyectos de investigacion y desarrollo encaminados al desarrollo de productos, desarrollos explotarios, invest...

TRL 4-5 | 1M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Líder del proyecto

TELEFÓNICA I+D Realizacion de actividades y proyectos de investigacion y desarrollo encaminados al desarrollo de productos, desarrollos explotarios, invest...

TRL 4-5 | 1M€

Presupuesto del proyecto 166K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "Recommender Systems have become essential personalized navigational tools for users to wade through the plethora of online content as they allow users to discover relevant information that they would have never known it existed. In recent years, the importance of this information discovery process as opposed to explicit (keyword-based) search has been emphasized. Current research in Recommender Systems, while taking into account the relation between user and item, often ignores the ``context'' of the recommendation. We define as ``context'' any environmental, temporal or otherwise variable that influences a decision a user might make. Early work on Context-Aware Recommender Systems (CARS) has found that contextual factors do influence the recommendation needs of users. However, the role that each of the contextual variables (e.g. time, location, activity, emotional state, social network, etc.) plays on the user's needs is still not clearly defined. The main aim of this proposal is to build a compact Context-Aware Recommender System (CARS) for mobile and desktop computing devices. The research methodology of this proposal is structured in 3 research objectives: 1) Understanding contextual information in Recommender Systems Where data will be mined in order to uncover underlying patterns in the influence of context on users' preferences. 2) Building Context-aware Recommendation models Which involves using state of the art Machine Learning to build models and algorithms for CARS 3) Building a prototype and deployment Which involves building and deploying a prototype based on the developed algorithms and conducting a user study Modern Machine Learning algorithms have been shown to perform well in Recommendation Tasks and this proposal has a strong algorithmic and methods focus but also aims at knowledge discovery both through Data Mining and Human Computer Interaction techniques."

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