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dc.contributor.author
Gatti, Ignacio
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dc.contributor.author
Diaz Pace, Jorge Andres
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dc.contributor.author
Schiaffino, Silvia Noemi
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dc.date.available
2023-12-01T16:25:32Z
dc.date.issued
2023-11
dc.identifier.citation
Gatti, Ignacio; Diaz Pace, Jorge Andres; Schiaffino, Silvia Noemi; A hybrid approach for artwork recommendation; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Engineering Applications Of Artificial Intelligence; 126; 11-2023; 1-11
dc.identifier.issn
0952-1976
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/219066
dc.description.abstract
Museums usually exhibit thousands of artworks, and nowadays, they often have their collections online for visitors. In these collections, the curators are responsible for organizing the artworks seeking a delicate balance between emotion and reason. Given an initial artwork, however, a visitor is likely to select and admire a set of related artworks that match her interests. This setting can be seen as a recommendation problem in the art domain. Although image recommendation systems have been previously developed, considering the artwork nature is a fundamental aspect when designing a recommender system in this domain. Thus, we propose a hybrid recommendation approach that combines deep autoencoders with a social influence graph in order to capture the visual aspects and context of artworks (represented by images). These mechanisms inform the generation of rankings of related artworks. In this context, we report on a case-study with a group of art experts who assessed the rankings of artworks recommended by our approach. Although preliminary, the results showed a better precision than traditional strategies based solely on image features or metadata. Furthermore, the recommendations exhibited diversity properties, avoiding typical over-specialization problems of content-based techniques.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Pergamon-Elsevier Science Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
ARTWORK
dc.subject
DEEP AUTOENCODER
dc.subject
ONTOLOGY
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
A hybrid approach for artwork recommendation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-11-28T14:26:17Z
dc.journal.volume
126
dc.journal.pagination
1-11
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Gatti, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Diaz Pace, Jorge Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Schiaffino, Silvia Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.journal.title
Engineering Applications Of Artificial Intelligence
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095219762301357X
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107173
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