Recommender Systems
Monideepa Roy
ISBN 10: 1032333227 ISBN 13: 9781032333229
Verlag: CRC Press, 2024
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Inhaltsangabe:
This book presents a multi-disciplinary approach for development of Recommender Systems. It explains different types of pertinent algorithms with their comparative analysis, and their role for different applications including case studies. It explains Big Data behind Recommender System, making good decision support systems, etc.
Über die Autorin bzw. den Autor: Monideepa Roy, Pushpendu Kar, Sujoy Datta
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Bibliografische Details
Titel: Recommender Systems
Verlag: CRC Press
Erscheinungsdatum: 2024
Einband: PAP
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Recommender Systems | A Multi-Disciplinary Approach
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Recommender Systems | A Multi-Disciplinary Approach | Monideepa Roy (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2024 | CRC Press | EAN 9781032333229 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 130440773
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach presents a multi-disciplinary approach for the development of recommender systems. It explains different types of pertinent algorithms with their comparative analysis and their role for different applications. This book explains the big data behind recommender systems, the marketing benefits, how to make good decision support systems, the role of machine learning and artificial networks, and the statistical models with two case studies. It shows how to design attack resistant and trust-centric recommender systems for applications dealing with sensitive data. Features of this book:Identifies and describes recommender systems for practical usesDescribes how to design, train, and evaluate a recommendation algorithmExplains migration from a recommendation model to a live system with usersDescribes utilization of the data collected from a recommender system to understand the user preferencesAddresses the security aspects and ways to deal with possible attacks to build a robust systemThis book is aimed at researchers and graduate students in computer science, electronics and communication engineering, mathematical science, and data science. 280 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9781032333229
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach presents a multi-disciplinary approach for the development of recommender systems. It explains different types of pertinent algorithms with their comparative analysis and their role for different applications. This book explains the big data behind recommender systems, the marketing benefits, how to make good decision support systems, the role of machine learning and artificial networks, and the statistical models with two case studies. It shows how to design attack resistant and trust-centric recommender systems for applications dealing with sensitive data. Features of this book:Identifies and describes recommender systems for practical usesDescribes how to design, train, and evaluate a recommendation algorithmExplains migration from a recommendation model to a live system with usersDescribes utilization of the data collected from a recommender system to understand the user preferencesAddresses the security aspects and ways to deal with possible attacks to build a robust systemThis book is aimed at researchers and graduate students in computer science, electronics and communication engineering, mathematical science, and data science. This book presents a multi-disciplinary approach for development of Recommender Systems. It explains different types of pertinent algorithms with their comparative analysis, and their role for different applications including case studies. It explains Big Data behind Recommender System, making good decision support systems, etc. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781032333229
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Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach
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