Online recommender system for radio station hosting based on information fusion and adaptive tag-aware profiling

D. I. Ignatov; S. I. Nikolenko; T. Abaev; J. Poelmans

doi:10.1016/j.eswa.2016.02.020

Публикации

?

Online recommender system for radio station hosting based on information fusion and adaptive tag-aware profiling

Expert Systems with Applications. 2016. Vol. 55. P. 546–558.

Игнатов Д. И., Николенко С. И., Абаев Т. М., Пульманс Й.

Научное направление: Математика Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: music recommender systems interactive radio network рекомендательные системы музыки интерактивная радиосеть рекомендательные системы рекомендательные системы и алгоритмы гибридные интеллектуальные системы information fusion hybrid recommender system слияние информации Adaptive tag-aware profiling Implicit feedback рекомендация музыки рекомендация радиостанций неявный отклик адаптивные системы Recommender Systems

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Майнинг сложноструктурированных данных и семантические технологии (2016)

Upper bounds for Steklov eigenvalues of a hypersurface of revolution

Denis Seliutskii, Russian Journal of Mathematical Physics 2025 Vol. 32 No. 2 P. 399–407

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Кондратьев С., Никитин Г. Э., Дырченкова Ю. А. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

Добавлено: 19 мая 2026 г.

On smooth Fano threefolds with coregularity zero

Жакупов О. Б., European Journal of Mathematics 2025 Vol. 11 Article 84

Добавлено: 18 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies. PCT 2025

Springer, 2025.

Добавлено: 18 мая 2026 г.

KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security

Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15

Добавлено: 16 мая 2026 г.

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

2-Elliptic Periodic Orbits near a Nonsimple Homoclinic Tangency in Four-Dimensional Symplectic Maps

Lerman L. M., Turaev D. V., Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 3 P. 349–369

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Bibliometric Analysis by Network Models

Алескеров Ф. Т., Якуба В. И., Khutorskaya O. и др., Springer, 2026.

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Neural-network maps for two-parameter modeling of bistability and codimension-two bifurcations in two-dimensional flow dynamical systems

Купцов П. В., Панюшев А. А., Станкевич Н. В., Chaos 2026 Vol. 36 No. 5 Article 053138

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Bifurcations and Structural Stability of Generic PC-HC Families

Доровский А. А., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 14 мая 2026 г.

The Sobolev space W_2^{1/2}: Simultaneous improvement of functions by a homeomorphism of the circle

Лебедев В. В., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2026 Vol. 563 No. 2 Article 130787

Добавлено: 14 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices

Qin X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., / Series arXiv "math". 2026. No. 2603.02962.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2

Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...

Добавлено: 15 марта 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modeling and User-Adapted Interaction 2025 P. 1–24

Добавлено: 14 марта 2026 г.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., , in: User Modeling and User-Adapted Interaction.: Springer, 2026. Ch. 36.2 P. 1–24.

Добавлено: 29 января 2026 г.

An Analysis of Sequential Patterns in Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations

Klenitskiy A., Anna Volodkevich, Pembek A. и др., ACM Transactions on Recommender Systems 2026

Добавлено: 28 января 2026 г.

Autoregressive generation strategies for Top-K sequential recommendations

Anna Volodkevich, Danil Gusak, Klenitskiy A. и др., User Modelling and User-Adapted Interaction 2025 No. 35 Article 13

Добавлено: 26 января 2026 г.

Encode Me If You Can: Learning Universal User Representations via Event Sequence Autoencoding

Klenitskiy A., Фаткулин А. А., Denisova D. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 26–30.

Добавлено: 26 января 2026 г.