Serendipity and Locality for Audio Recommendation

Asikin, Yonata Andrelo

Yonata Andrelo Asikin

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Original title:: Serendipity and Locality for Audio Recommendation
Translated title:: Serendipity und Locality für Audioempfehlung
Author:: Asikin, Yonata Andrelo
Year:: 2020
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Informatik
Advisor:: Schlichter, Johann (Prof. Dr.)
Referee:: Schlichter, Johann (Prof. Dr.); Groh, Georg (Priv.-Doz. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:: DAT 600d
Abstract:: This dissertation describes a novel model for serendipitous audio recommendation, called SyLAR (Serendipity and Locality for Audio Recommendation), that goes beyond improving accuracy based on the user preferences. In addition to the emphasis on user predictability and anomalous patterns in item collections, it exploits the prevailing spatial contexts of the audio recommendation. Based on the model, we propose several recommender algorithms in both personalized and non-personalized settings.
Translated abstract:: Diese Dissertation beschreibt ein Modell für Serendipity-gerichtete Audioempfehlung namens SYLAR (SerendipitY and Locality for Audio Recommendation), das über die Genauigkeitsverbesserung mittels Benutzerpräferenzen hinausgeht. Zusätzlich zu den Benutzereigentschaften und den anomalen Mustern in Artikelsammlungen nutzt es räumliche Kontexte bei einer Audioempfehlung. Basierend auf dem Modell schlagen wir Empfehlungsalgorithmen in personalisierten und nicht personalisierten Konstellationen vor.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1521772
Date of submission:: 16.10.2019
Oral examination:: 24.01.2020
File size:: 15904315 bytes
Pages:: 242
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200124-1521772-1-9
Last change:: 13.02.2020
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