Realtime Data Mining

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing Dez 2013, 2013

3319013203 / 9783319013206

Serie: Buch 48 von 88 - Applied and Numerical Harmonic Analysis

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware - 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. 340 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319013206

Titel
Realtime Data Mining
Autor
Michael Thess
Verlag
Springer International Publishing Dez 2013
Erscheinungsjahr
2013
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319013203
ISBN-13
9783319013206
Artikelgewicht
676 Gramm
Abmessungen
241x160x24 mm
Serie
Buch 48 von 88: Applied and Numerical Harmonic Analysis

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