Recommender Systems Handbook

Deze derde editie van de Recommender Systems Handbook biedt een uitgebreide en gedetailleerde verkenning van zowel klassieke als nieuwe benaderingen binnen het veld van aanbevelingssystemen. Het handboek is opgedeeld in vijf belangrijke onderdelen, die elk cruciale aspecten van recommender systemen behandelen.

Algemene Aanbevelingstechnieken

Het eerste deel van het handboek richt zich op de meest populaire en fundamentele technieken die momenteel worden gebruikt voor het bouwen van aanbevelingssystemen. Hier worden technieken gepresenteerd zoals:

- Samenwerkingsfiltering (collaborative filtering)

- Semantische methoden

- Aanbevelingssystemen op basis van impliciete feedback

- Neurale netwerken

- Contextuele methoden

Speciale Aanbevelingstechnieken

In het tweede deel worden geavanceerdere aanbevelingstechnieken geïntroduceerd, waaronder:

- Sessiegerichte aanbevelingssystemen

- Adversariële machine learning voor aanbevelingssystemen

- Groepsaanbevelingstechnieken

- Wederkerige aanbevelingssystemen

- Natuurlijke taaltechnieken voor aanbevelingssystemen

- Cross-domein benaderingen

Waarde en Impact van Aanbevelingssystemen

Het derde deel biedt een brede kijk op de evaluatie van aanbevelingssystemen met artikelen die zich richten op:

- Evaluatiemethoden

- De waarde en impact van aanbevelingssystemen

- Multi-stakeholder perspectieven

- Analyse van eerlijkheid, nieuwheid en diversiteit binnen aanbevelingssystemen

Mens-computer Interactie

Het vierde deel bevat hoofdstukken die zich richten op de menselijke kant van aanbevelingssystemen. Hier wordt onderzocht hoe uitleg, gebruikerspersoonlijkheid en besluitvorming zowel individueel als in groepsverband versterkt kunnen worden door middel van aanbevelingssystemen.

Toepassingen

Het laatste deel richt zich op praktische toepassingen van aanbevelingssystemen in belangrijke domeinen, zoals:

- Voedsel

- Muziek

- Mode

- Multimedia

Deze informatieve derde editie van de Recommender Systems Handbook is een waardevolle en beknopte referentie voor onderzoekers, gevorderde studenten in de informatica en datascience, en professionals die met data-analyse werken en aanbevelingstechnieken toepassen. Het handboek vormt een interdisciplinair initiatief waarin wereldwijde experts samenkomen uit gebieden zoals kunstmatige intelligentie, mens-computerinteractie, informatietechnologie, datamining, en consumentenonderzoek. Met uitgebreide voorbeelden en gedetailleerde casestudy's illustreert het handboek hoe deze technologie gebruikers kan ondersteunen bij besluitvorming, planning en aankoopprocessen.