Allied: A Framework for Executing Linked Data-based Recommendation Algorithms

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Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: Allied: A Framework for Executing Linked Data-based Recommendation Algorithms
Autori: Figueroa, Cristhian; Vagliano, Iacopo; Rocha, Oscar Rodríguez; Torchiano, Marco; Faron-Zucker, Catherine; Corrales, Juan Carlos; Morisio, Maurizio
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: INTERNATIONAL JOURNAL ON SEMANTIC WEB AND INFORMATION SYSTEMS
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IGI Global
Numero di pagine: 23
ISSN: 1552-6283
Abstract: The increase in the amount of structured data published on the Web using the principles of Linked Data means that now it is more likely to find resources on the Web of Data that represent real life concepts. Discovering and recommending resources on the Web of Data related to a given resource is still an open research area. This work presents a framework to deploy and execute Linked Data based recommendation algorithms to measure their accuracy and performance in different contexts. Moreover, application developers can use this framework as the main component for recommendation in various domains. Finally, this paper describes a new recommendation algorithm that adapts its behavior dynamically based on the features of the Linked Data dataset used. The results of a user study show that the algorithm proposed in this paper has better accuracy and novelty than other state-of-the-art algorithms for Linked Data.
Status: In stampa
Lingua della pubblicazione:
Parole chiave: evaluation framework, recommender algorithm, dbpedia, interlinked data, linked data, recommender system, semantic recommender, web of data
Dipartimenti (originale): NON SPECIFICATO
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
    Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
    Data di deposito: 09 Feb 2017 09:46
    Data ultima modifica (IRIS): 09 Feb 2017 10:03:10
    Data inserimento (PORTO): 11 Feb 2017 03:01
    Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2664846
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