Realtime Data Mining
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2013
Serie: Buch 48 von 88 - Applied and Numerical Harmonic Analysis
- Hardcover
- Neu
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 9. Juli 2020
Zustand: Neu
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Specifically addresses recommendation engines from a mathematically rigorous viewpointDiscusses a control-theoretic framework for recommendation enginesProvides applications to a number of areas within engineering and computer science.
Bestandsnummer des Verkäufers 4496116
- Titel
- Realtime Data Mining
- Autor
- Alexander Paprotny|Michael Thess
- Verlag
- Springer International Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2013
- Zustand
- New
- Einband
- Gebunden
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319013203
- ISBN-13
- 9783319013206
- Abmessungen
- 2.5 x 24 x 16
- Serie
- Buch 48 von 88: Applied and Numerical Harmonic Analysis
- Verkäuferkataloge
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of realtime data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and realtime data mining systems are the counterpart of today's “classic” data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, realtime analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in realtime and an immediate feedback is guaranteed.
This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of realtime thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization.
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Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of realtime data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and realtime data mining systems are the counterpart of today's “classic” data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, realtime analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in realtime and an immediate feedback is guaranteed.
This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of realtime thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019