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#Multi
#DocumentSummarization
#NLP
Issue Date: 2023-08-27 Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies, Radev+, Information Processing & Management'04 CommentMEAD, Centroid-basedな手法で要約を実施する古典的なMDS手法 #Article #RecommenderSystems #ContextAware #Admin'sPick
Issue Date: 2018-12-22 Context-Aware Recommender Systems, Adomavicius+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentContext-aware Recsysのパイオニア的研究通常のuser/item paradigmを拡張して、いかにコンテキストの情報を考慮するかを研究。
コンテキスト情報は、
Explicit: ユーザのマニュアルインプットから取得
Implicit: 自動的に取得
inferred: ユーザとツールやリソースのインタラクションから推測（たとえば現在のユーザのタスクとか）
いくつかの異なるパラダイムが提案された：
1. recommendation via context-driven querying and search approach
コンテキストの情報を、特定のリポジトリのリソース（レストラン）に対して、クエリや検索に用いる。そして、best matchingなリソースを(たとえば、現在開いているもっとも近いレストランとか)をユーザに推薦。
2. Contextual preference elicitation and estimation approach
こっちは2012年くらいの主流。contextual user preferencesをモデル化し学習する。データレコードをしばしば、<user, item, context, rating>の形式で表現する。これによって、特定のアイテムが特定のコンテキストでどれだけ好まれたか、が評価できるようになる。
3. contextual prefiltering approach
contextualな情報を（学習したcontextualなpreferenceなどを）、tradittionalなrecommendation algorithmを適用する前にデータのフィルタリングに用いる。
4. contextual postfiltering approach
entire setから推薦を作り、あとでcontextの情報を使ってsetを整える。
5. Contextual modeling
contextualな情報を、そのままrecommendationの関数にぶちこんでしまい、アイテムのratingのexplicitなpredictorとして使う。
3, 4はtraditionalな推薦アルゴリズムが適用できる。
1,2,5はmulti-dimensionalな推薦アルゴリズムになる。heuristic-based, model-based approachesが述べられているらしい。 #Article #AdaptiveLearning #LearningStyle #Admin'sPick
Issue Date: 2018-12-22 LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION, Felder, Engr. Education, 78（7）, 674–681 （1988） CommentLearningStyleに関して研究している古典的な研究。
context-aware recsysの研究初期の頃は、だいたいはこのFelder-Silverman Theoryというのをベースに研究されていたらしい。
Issue Date: 2023-08-27 Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies, Radev+, Information Processing & Management'04 CommentMEAD, Centroid-basedな手法で要約を実施する古典的なMDS手法 #Article #RecommenderSystems #ContextAware #Admin'sPick
Issue Date: 2018-12-22 Context-Aware Recommender Systems, Adomavicius+, Recommender Systems Handbook, 2011 CommentContext-aware Recsysのパイオニア的研究通常のuser/item paradigmを拡張して、いかにコンテキストの情報を考慮するかを研究。
コンテキスト情報は、
Explicit: ユーザのマニュアルインプットから取得
Implicit: 自動的に取得
inferred: ユーザとツールやリソースのインタラクションから推測（たとえば現在のユーザのタスクとか）
いくつかの異なるパラダイムが提案された：
1. recommendation via context-driven querying and search approach
コンテキストの情報を、特定のリポジトリのリソース（レストラン）に対して、クエリや検索に用いる。そして、best matchingなリソースを(たとえば、現在開いているもっとも近いレストランとか)をユーザに推薦。
2. Contextual preference elicitation and estimation approach
こっちは2012年くらいの主流。contextual user preferencesをモデル化し学習する。データレコードをしばしば、<user, item, context, rating>の形式で表現する。これによって、特定のアイテムが特定のコンテキストでどれだけ好まれたか、が評価できるようになる。
3. contextual prefiltering approach
contextualな情報を（学習したcontextualなpreferenceなどを）、tradittionalなrecommendation algorithmを適用する前にデータのフィルタリングに用いる。
4. contextual postfiltering approach
entire setから推薦を作り、あとでcontextの情報を使ってsetを整える。
5. Contextual modeling
contextualな情報を、そのままrecommendationの関数にぶちこんでしまい、アイテムのratingのexplicitなpredictorとして使う。
3, 4はtraditionalな推薦アルゴリズムが適用できる。
1,2,5はmulti-dimensionalな推薦アルゴリズムになる。heuristic-based, model-based approachesが述べられているらしい。 #Article #AdaptiveLearning #LearningStyle #Admin'sPick
Issue Date: 2018-12-22 LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION, Felder, Engr. Education, 78（7）, 674–681 （1988） CommentLearningStyleに関して研究している古典的な研究。
context-aware recsysの研究初期の頃は、だいたいはこのFelder-Silverman Theoryというのをベースに研究されていたらしい。
#Article
#ContextAware
#HumanComputerInteraction
Issue Date: 2018-12-22
A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications, Dey+, HUMAN-COMPUTER INTERACTION, 2001, Volume 16, pp. 97–166
Comment論文中のcontextに関する定義がしばしば引用される：
"any information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object that is considered relevant to the interaction between a user and an application, including the user and applications themselves." #Article #DocumentSummarization #Document #NLP Issue Date: 2018-01-01 The automatic creation of literature abstracts, Luhn, IBM Journal of Research Development, 1958 Comment文書要約研究初期の研究
"any information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object that is considered relevant to the interaction between a user and an application, including the user and applications themselves." #Article #DocumentSummarization #Document #NLP Issue Date: 2018-01-01 The automatic creation of literature abstracts, Luhn, IBM Journal of Research Development, 1958 Comment文書要約研究初期の研究