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Sistemi di raccomandazione per l'e-commerce
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Oggigiorno, i sistemi di raccomandazione stanno diventando sempre più importanti per gli utenti del Web per identificare prodotti, servizi o contenuti che potrebbero piacergli. I sistemi di raccomandazione che utilizzano il filtraggio collaborativo sono molto vulnerabili al problema del cold start perché operano esclusivamente sulla base delle preferenze degli utenti. Pertanto, alcune ricerche hanno recentemente proposto soluzioni ibride efficienti, denominate "sistemi di raccomandazione ibridi", che combinano il filtraggio basato sui contenuti e il filtraggio collaborativo per migliorare le prestazioni. Questo libro cerca di risolvere il problema del cold start e di implementare un'applicazione web che funzioni sulla base delle informazioni dei profili degli utenti. Infine, per effettuare un'analisi aziendale, sono stati riportati i risultati di questionari e interviste.
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