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1
A study on metadata structure and recommenders of biological systems to support bio-inspired design

Kim, Sun Joong; Lee, Ji-Hyun, ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v.57, pp.16 - 41, 2017-01

2
Bayesian collaborative competitive filtering = 추천시스템을 위한 베이지안 협력-경쟁 필터링link

Lim, Hee-Jin; 임희진; et al, 한국과학기술원, 2013

3
Effective metrics of a dynamic expert recommendation system for web documents and products = 웹기반 전문가 문서 상품 추천시스템의 유효 메트릭link

Kim, Sea-Woo; 김시우; et al, 한국과학기술원, 2007

4
From free to fee: Monetizing digital content through expected utility-based recommender systems

Lee, Dongwon; Nam, Kihwan; Han, Ingoo; Cho, Kanghyun, INFORMATION & MANAGEMENT, v.59, no.6, 2022-09

5
Multiple metadata based collaborative filtering using random walk on a movie K-partite graph for movie recommendation = 영화 추천을 위한 영화 K분할 그래프의 랜덤 워크를 적용한 다중 메타데이터 기반 협업적 필터링 기법 연구link

Seo, Eu-Gene; 서유진; et al, 한국과학기술원, 2011

6
Multiple metadata based collaborative filtering using random walk on a movie K-partite graph for movie recommendation = 영화 추천을 위한 영화 K분할 그래프의 랜덤 워크를 적용한 다중 메타데이터 기반 협업적 필터링 기법 연구link

Seo, Eu-Gene; 서유진; et al, 한국과학기술원, 2011

7
On Exploiting Trustors in Trust-Based Recommendation

Hwang, Won-Seok; Li, Shaoyu; Kim, Sang-Wook; Choi, Ho Jin, JOURNAL OF INTERNET TECHNOLOGY, v.16, no.4, pp.755 - 765, 2015-07

8
순차 패턴 마이닝 기법을 이용한 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러

표신지; 김은희; 김문철, 방송공학회 논문지, v.14, no.5, pp.625 - 637, 2009-09

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