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dc.contributor.author
Briguez, Cristian Emanuel
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dc.contributor.author
Budan, Maximiliano Celmo David
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dc.contributor.author
Deagustini, Cristhian Ariel David
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dc.contributor.author
Maguitman, Ana Gabriela
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dc.contributor.author
Capobianco, Marcela
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dc.contributor.author
Simari, Guillermo Ricardo
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dc.date.available
2023-05-10T17:59:58Z
dc.date.issued
2012-09
dc.identifier.citation
Briguez, Cristian Emanuel; Budan, Maximiliano Celmo David; Deagustini, Cristhian Ariel David; Maguitman, Ana Gabriela; Capobianco, Marcela; et al.; Towards an argument-based music recommender system; IOS Press; Frontiers in Artificial Intelligence and Applications; 245; 1; 9-2012; 83-90
dc.identifier.issn
0922-6389
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/197052
dc.description.abstract
The significance of recommender systems has steadily grown in recent years as they help users to access relevant items from the vast universe of possibilities available these days. However, most of the research in recommenders is based purely on quantitative aspects, i.e., measures of similarity between items or users. In this paper we introduce a novel hybrid approach to refine recommendations achieved by quantitative methods with a qualitative approach based on argumentation, where suggestions are given after considering several arguments in favor or against the recommendations. In order to accomplish this, we use Defeasible Logic Programming (DeLP) as the underlying formalism for obtaining recommendations. This approach has a number of advantages over other existing recommendation techniques.In particular, recommendations can be refined at any time by adding new polished rules, and explanations may be provided supporting each recommendation in a way that can be easily understood by the user, by means of the computed arguments.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
IOS Press
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DEFEASIBLE ARGUMENTATION
dc.subject
QUALITATIVE RECOMMENDATIONS
dc.subject
RECOMMENDER SYSTEMS
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Towards an argument-based music recommender system
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-05-10T15:52:05Z
dc.journal.volume
245
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
83-90
dc.journal.pais
Austria
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dc.description.fil
Fil: Briguez, Cristian Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina
dc.description.fil
Fil: Budan, Maximiliano Celmo David. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina
dc.description.fil
Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina
dc.description.fil
Fil: Maguitman, Ana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina
dc.description.fil
Fil: Capobianco, Marcela. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina
dc.description.fil
Fil: Simari, Guillermo Ricardo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina
dc.journal.title
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ebooks.iospress.nl/volumearticle/7423
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.3233/978-1-61499-111-3-83
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