System architecture for enriched semantic personalized media search and retrieval in the future media internet

Alduán, María; Sánchez, Faustino; Álvarez, Federico; Jiménez, David; Menéndez, José Manuel; Cebrecos, Carolina

doi:10.1109/mcom.2011.5723812

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“…Teniendo en cuenta, por estas razones, que es necesario buscar estrategias que mejoren la eficiencia de la recomendación basada en contenido, esta técnica también se ve completamente condicionada a la naturaleza de los datos disponibles de los contenidos. Tal y como se especifica en [10], se distinguen tres capas de metadatos asociados a un objeto multimedia, como se aprecia en la Fig. 2.…”

Section: A) Restricciones Debidas a La Naturaleza De Los Datos Del Co...unclassified

“…Siguiendo la definición de metadatos mostrada en la Fig. 2, se explica en [10] una estructura de metadatos diferenciada en tres capas:…”

Section: Arquitectura Con Recomendación En Servidor Orientado a Búsquedaunclassified

“…Se define A, la matriz de probabilidades de transición entre estados, según (10), como una matriz cuadrada de dimensión m x m, donde m es el número de estados (grados de interés) considerados.…”

Section: Definición Del Modelo Oculto De Markov (Hmm) Adaptativounclassified

“…Como ya se ha comentado para el usuario 9, los usuarios ordenan en la encuesta los 10 géneros televisivos de menor (1) a mayor preferencia (10). Estos datos se comparan con las puntuaciones de preferencia inferidas por el sistema, comprendidas entre 1 (menor preferencia) y 5 (mayor preferencia).…”

Section: Validación Para Géneros De Televisiónunclassified

“…Será la varianza, por lo tanto, el dato que aporte la información dinámica a la estructura de la matriz B. Para obtener el nuevo valor de la varianza con cada iteración, hay que estudiar la variabilidad de la secuencia de entrada de consumos observados, es decir, el factor de variación de la divergencia espacial, entendido el espacio como el recorrido con consumos posibles para un estado determinado.Para obtener este nuevo valor de la varianza se recurre al análisis espectral de la secuencia de consumos con que se cuenta como datos. En primer lugar, como cada varianza corresponde a un determinado estado, se forma para cada estado un vector (a partir del vector inicial con la secuencia de todos los consumos del contenido10 Este valor también incluye la fiabilidad de la iteración dada por los factores externos, dado que el concepto de resistencia al cambio puede ser absorbido en la actualización de la media.…”

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Modelado de sistemas multimedia para personalización y recomendación híbrida a partir del consumo audiovisual de los usuarios

García¹

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Recopilar para avanzar. Hacer balance como medio de subsistencia. Fabricar listas como quien dibuja su alma. Soñar a Perec como quien baila con fantasmas. Evocar a Deleuze, la imagen rizomática, el recuerdo inaprensible, el pasado que se fuga por la chimenea. Esculpir el tiempo y dibujar su evanescencia. Ser postmodernos y referenciales. Pensar, como Idea Vilariño, en lo que ya no será, porque esa es a veces la mejor forma de reconocer lo que fue.Ya no será tiempo de tesis, siempre ligado al Gatv, que no es más que quienes formamos y han formado parte de él. De ellos son inseparables estos casi cinco años de doctorado, casi seis desde que el grupo me abrió las puertas y fui conociendo a los que estaban, a los que llegaron conmigo y a las sucesivas generaciones que he ido viendo pasar durante estos años. Este tiempo de tesis no habría sido posible sin ellos, desde José Manuel hasta todos los doctorandos y proyectandos del grupo:

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Section: A) Restricciones Debidas a La Naturaleza De Los Datos Del Co...unclassified

“…Siguiendo la definición de metadatos mostrada en la Fig. 2, se explica en [10] una estructura de metadatos diferenciada en tres capas:…”

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Section: Definición Del Modelo Oculto De Markov (Hmm) Adaptativounclassified

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Vocal Melody Extraction Based on Sparse Autoencoding Neural Networks

Zhang,

Cheng

2024

Lecture Notes in Networks and Systems

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Using Agents for Generating Personalized Recommendations of Multimedia Contents

Rosaci

Sarné

2013

AI*IA 2013: Advances in Artificial Intelligence

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