This third edition handbook describes in detail the classical methods as well as extensions and novel approaches that were more recently introduced within this field. It consists of five parts: general recommendation techniques, special recommendation techniques, value and impact of recommender systems, human computer interaction, and applications. The first part presents the most popular and fundamental techniques currently used for building recommender systems, such as collaborative filtering, semantic-based methods, recommender systems based on implicit feedback, neural networks and context-aware methods.

The second part of this handbook introduces more advanced recommendation techniques, such as session-based recommender systems, adversarial machine learning for recommender systems, group recommendation techniques, reciprocal recommenders systems, natural language techniques for recommender systems and cross-domain approaches to recommender systems. The third part covers a wide perspective to the evaluation of recommender systems with papers on methods for evaluating recommender systems, their value and impact, the multi-stakeholder perspective of recommender systems, the analysis of the fairness, novelty and diversity in recommender systems. The fourth part contains a few chapters on the human computer dimension of recommender systems, with research on the role of explanation, the user personality and how to effectively support individual and group decision with recommender systems. The last part focusses on application in several important areas, such as, food, music, fashion and multimedia recommendation.

This informative third edition handbook provides a comprehensive, yet concise and convenient reference source to recommender systems for researchers and advanced-level students focused on computer science and data science. Professionals working in data analytics that are using recommendation and personalization techniques will also find this handbook a useful tool.

� propos de l?auteur

Francesco Ricci is full professor at the Faculty of Computer Science, Free University of Bozen-Bolzano. F. Ricci has established in Bolzano a reference point for the research on Recommender Systems. He has co-edited the Recommender Systems Handbook (Springer 2011, 2015), and has been actively working in this community as President of the Steering Committee of the ACM conference on Recommender Systems (2007-2010). He was previously (from 2000 to 2006) senior researcher and the technical director of the eCommerce and Tourism Research Lab (eCTRL) at ITC-irst (Trento, Italy). From 1998 to 2000 he was system architect in the Research and Technology Department (Process and Reuse Technologies) of Sodalia s.p.a. Francesco Ricci is author of more than two hundred fifty refereed publications and, according to Google Scholar, has H-index 57 and around 22000 citations.

Lior Rokach is a data scientist and a professor of Software and Information Systems Engineering (SISE) atBen-Gurion University of the Negev (BGU). His research interests lie in the design, development, and analysis of Machine Learning and Data Mining algorithms and their applications in Recommender Systems, Cyber Security and Medical Informatics. Rokach has co-founded four AI companies and has been awarded 22 patents for his inventions in AI and information technology. Prof. Rokach is the author of over 300 peer-reviewed papers in leading journals and conference proceedings. He is also the author of six books and the editor of three books.

Bracha Shapira is a professor of Software and Information Systems Engineering (SISE) at Ben-Gurion University of the Negev (BGU), and an active data scientist. She has been leading research projects at the Deutsche Telekom lab at Ben-Gurion University, and is a member of the Cyber at BGU center, where she applies machine learning methods to many domains, including recommender systems, cyber security and medical informatics. She has published more than 200 papers in leading journals and conferences and has been awarded more than 20 patents for her inventions.

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Si vous �tes un consommateur, vous pouvez vous r�tracter du pr�sent contrat dans les conditions indiqu�es ci-dessous. Etre un consommateur signifie �tre une personne physique qui agit � des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activit� commerciale, industrielle, artisanale ou lib�rale.

Informations standardis�es sur la r�tractation

Droit de r�tractation:

Vous avez le droit de vous r�tracter du pr�sent contrat sans donner de motif dans un d�lai de quatorze jours.

Le d�lai de r�tractation expire quatorze jours apr�s le jour o� vous-m�me, ou un tiers autre que le transporteur et d�sign� par vous, prend physiquement possession du dernier bien, lot ou pi�ce.

Pour exercer le droit de r�tractation, vous devez nous Revaluation Books, Exstowe, Exton, EX3 0PP, Exeter, United Kingdom, 44 1179083586, notifier votre d�cision de r�tractation du pr�sent contrat au moyen d'une d�claration d�nu�e d'ambigu�t� (par exemple, lettre envoy�e par la poste, t�l�copie ou courrier �lectronique). Vous pouvez utiliser le mod�le de formulaire de r�tractation mais ce n'est pas obligatoire. Vous pouvez �galement remplir et transmettre une d�claration claire � cette fin sur notre site internet � �Vos commandes� dans �Votre compte�. Si vous utilisez cette option, nous vous enverrons sans d�lai un accus� de r�ception de la r�tractation sur un support durable (par exemple, par courriel).

Pour que le d�lai de r�tractation soit respect�, il suffit que vous transmettiez votre communication relative � l'exercice du droit de r�tractation avant l'expiration du d�lai de r�tractation.

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En cas de r�tractation de votre part du pr�sent contrat, nous vous rembourserons tous les paiements re�us de vous, y compris les frais de livraison (� l'exception des frais suppl�mentaires d�coulant du fait que vous avez choisi, le cas �ch�ant, un mode de livraison autre que le mode moins co�teux de livraison standard propos� par nous) sans retard excessif et, en tout �tat de cause, au plus tard quatorze jours � compter du jour o� nous sommes inform�s de votre d�cision de r�tractation du pr�sent contrat. Nous proc�derons au remboursement en utilisant le m�me moyen de paiement que celui que vous aurez utilis� pour la transaction initiale, sauf si vous convenez express�ment d'un moyen diff�rent; en tout �tat de cause, ce remboursement n'occasionnera pas de frais pour vous.

Nous pouvons diff�rer le remboursement jusqu'� ce que nous ayons re�u le bien ou jusqu'� ce que vous ayez fourni une preuve d'exp�dition du bien, la date retenue �tant celle du premier de ces faits.

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