AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

5. Good, N., Schafer, B., Konstan, J., Borchers, A., Sarwar, B., 
Herlocker, J., and Riedl, J. 1999. Combining collaborative 
filtering with personal agents for better recommendations. In 
Proceedings of the 16th National Conference on Artificial 
Intelligence and Innovative Applications of Artificial 
Intelligence. American Association for Artificial Intelligence, 
Orlando, FL, USA, 439–446. 
6. PAZZANI, MICHAEL J. and DANIEL BILLSUS: Content-
Based Recommendation Systems. In BRUSILOVSKY, PETER, 
ALFRED KOBSA and WOLFGANG NEJDL (editors): The 
Adaptive Web, volume 4321 of Lecture Notes in Computer 
Science, chapter 10, pages 325–341. Springer-Verlag, Berlin, 
Germany, May 2007. 
7. SCHAFER, J. BEN, DAN FRANKOWSKI, JON 
HERLOCKER and SHILAD SEN: 
Collaborative Filtering Recommender Systems. In 
BRUSILOVSKY, PETER, ALFRED 
KOBSA and WOLFGANG NEJDL (editors): The Adaptive 
Web, volume 4321 of Lecture Notes in Computer Science, 
chapter 9, pages 291–324. Springer-Verlag, Berlin, Germany, 
may 2007. 
8. Burke, R. (2002). Hybrid Recommender Systems: Survey anid 
Experiments. User Modeling and User-Adapted Interaction. 12: 
331-370 
9. Herlocker, J., Konstan, J., Terveen, L., and Riedl, J. 2004. 
Evaluating collaborative filtering recommender systems. ACM 
Transactions on Information Systems 22, 1, 5–53. 
10. Demiriz, A. (2004). Enhancing Product Recommender 
Systems on Sparse Binary Data. Data Mining and Knowledge 
Discovery. 9. 147–170  
11.. Changchien, S. V., & Lu, T. C. (2001). Mining association 
rules procedure to support on-line recommendation by customers 
and products fragmentation. Expert Systems with Applications. 
20. 325-335 
12. Pazzani, M. 1999. A framework for collaborative, content-
based and demographic filtering. Artificial Intelligence Review 
13, 5-6, 393–408. 
13. G. Adomavicius and A. Tuzhilin, “Toward the next 
generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-
art and possible extensions,” Knowledge and Data Engineering, 
IEEE Transactions on, vol. 17, no. 6, pp. 734–749, 2005. 
14. Y. AlMurtadha, M. N. Sulaiman, N. Mustapha, and N. I. 
Udzir, “Improved web page recommender system based on web 
usage mining,” in Proceedings of the 3rd International 
Conference on Computing and Informatics (ICOCI), 2011, pp. 
8–9. 
15. D. Buttler, “A short survey of document structure similarity 
algorithms,” in Proceedings of the 5th International Conference 
on Internet Computing, 2004. 
16. S. E. Middleton, D. C. De Roure, and N. R. Shadbolt, 
“Capturing knowledge of user preferences: ontologies in 
recommender systems,” in Proceedings of the 1st international 
conference on Knowledge capture, 2001, pp. 100–107. 
 17. K. Uchiyama, H. Nanba, A. Aizawa, and T. Sagara, 
“OSUSUME: cross-lingual recommender system for research 
papers,” in Proceedings of the 2011 Workshop on Context-
awareness in Retrieval and Recommendation, 2011, pp. 39–42. 
18. F. Ferrara, N. Pudota, and C. Tasso, “A Keyphrase-Based 
Paper Recommender System,” in Proceedings of the IRCDL’11, 
2011, pp. 14–25. 
19. M. Mönnich and M. Spiering, “Adding value to the library 
catalog by implementing a recommendation system,” D-Lib 
Magazine, vol. 14, no. 5, pp. 4–11, 2008. 
20. S. Bethard and D. Jurafsky, “Who should I cite: learning 
literature search models from citation behavior,” in Proceedings 
of the 19th ACM international conference on Information and 
knowledge management, 2010, pp. 609–618. 
21. J. Beel, “Towards Effective Research-Paper Recommender 
Systems and User Modeling based on Mind Maps,” PhD Thesis. 
Otto-von-Guericke Universität Magdeburg, 2015. 
22. F. Zarrinkalam and M. Kahani, “SemCiR - A citation 
recommendation system based on a novel semantic distance 
measure,” Program: electronic library and information systems, 
vol. 47, no. 1, pp. 92–112, 2013. 

23. S. Marinai, “Metadata Extraction from PDF Papers for 
Digital Library Ingest,” 10th International Conference on 
Document Analysis and Recognition, 2009. 
24. D. Goldberg, D. Nichols, B. M. Oki, and D. Terry, “Using 
collaborative filtering to weave an information Tapestry,” 
Communications of the ACM, vol. 35, no. 12, pp. 61–70, 1992. 
25. P. Resnick, N. Iacovou, M. Suchak, P. Bergstrom, and J. 
Riedl, “GroupLens: an open architecture for collaborative 
filtering of netnews,” in Proceedings of the 1994 ACM 
conference on Computer supported cooperative work, 1994, pp. 
175–186. 
26. J. L. Herlocker, J. A. Konstan, A. Borchers, and J. Riedl, 
“An algorithmic framework for performing collaborative 
filtering,” in Proceedings of the 22nd annual international ACM 
SIGIR conference on Research and development in information 
retrieval, 1999, pp. 230–237. 
27. A. Vellino, “A comparison between usage-based and 
citation-based methods for recommending scholarly research 
articles,” in Proceedings of the American Society for 
Information Science and Technology, 2010, vol. 47, no. 1, pp. 
1–2. 
28. C. Yang, B. Wei, J. Wu, Y. Zhang, and L. Zhang, “CARES: 
a ranking-oriented CADAL recommender system,” in 
Proceedings of the 9th ACM/IEEE-CS joint conference on 
Digital libraries, 2009, pp. 203–212. 
29. A. Naak, H. Hage, and E. Aimeur, “A multi-criteria 
collaborative filtering approach for research paper 
recommendation in papyres,” in Proceedings of the 4th 
International Conference MCETECH, 2009, pp. 25–39. 
30. A. Vellino, “Usage-based vs. Citation-based Methods for 
Recommending Scholarly Research Articles,” Arxiv, vol. 
http://arxiv.org/abs/1303.7149, 2013. 
31. R. Torres, S. M. McNee, M. Abel, J. A. Konstan, and J. 
Riedl, “Enhancing digital libraries with TechLens+,” in 
Proceedings of the 4th ACM/IEEE-CS joint conference on 
Digital libraries, 2004, pp. 228–236. 
32. S. S. Sundar, A. Oeldorf-Hirsch, and Q. Xu, “The 
bandwagon effect of collaborative filtering technology,” in 
CHI’08 Extended Abstracts on Human Factors in Computing 
Systems, 2008, pp. 3453–3458. 
33. P. Lops, M. Gemmis, and G. Semeraro, “Content-based 
recommender systems: State of the art and trends,” 
Recommender Systems Handbook, pp. 73–105, 2011. 
34. S. M. McNee, I. Albert, D. Cosley, P. Gopalkrishnan, S. K. 
Lam, A. M. Rashid, J. A. Konstan, and J. Riedl, “On the 
Recommending of Citations for Research Papers,” in 
Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported 
Cooperative Work, 2002, pp. 116–125. 
35. S. M. McNee, N. Kapoor, and J. A. Konstan, “Don’t look 
stupid: avoiding pitfalls when recommending research papers,” 
in Proceedings of the 2006 20th anniversary conference on 
Computer supported cooperative work, 2006, pp. 171–180. 
36. M. D. Ekstrand, P. Kannan, J. A. Stemper, J. T. Butler, J. A. 
Konstan, and J. T. Riedl, “Automatically building research 
reading lists,” in Proceedings of the fourth ACM conference on 
Recommender systems, 2010, pp. 159–166. 
37. P. C. Vaz, D. M. de Matos, B. Martins, and P. Calado, 
“Improving a hybrid literary book recommendation system 
through author ranking,” CoRR, 
38. W. Carrer-Neto, M. L. Hern´andez-Alcaraz, R. Valencia-

Garc´ıa, and F. Garc´ıa- S´anchez, “Social knowledge-based 
recommender system. application to the movies domain,” Expert 
Systems with Applications, vol. 39, no. 12, pp. 10990 – 11000, 
2012. 
39. W. Carrer-Neto, M. L. Hern´andez-Alcaraz, R. Valencia-

Garc´ıa, and F. Garc´ıa- S´anchez, “Social knowledge-based 
recommender system. application to the movies domain,” Expert 
Systems with Applications, vol. 39, no. 12, pp. 10990 – 11000, 
2012. vol. abs/1203.5324, 2012. 
 40. J. Bobadilla, F. Ortega, A. Hernando, and A. Guti´errez, 
“Recommender systems survey,” Knowledge-Based Systems, 
vol. 46, no. 0, pp. 109 – 132, 2013. 
 
Primary Paper Section: I 
 
Secondary Paper Section: 
JC, IN, BD 

- 263 -