Pushpendu kar (107 Ergebnisse)
Recommender Systems : A Multi-disciplinary Approach
Roy, Monideepa (EDT); Kar, Pushpendu (EDT); Datta, Sujoy (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press 2024
Serie: Intelligent Systems, Buch 2 von 2. Buch 2 von 2 - Intelligent Systems
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Recommender Systems : A Multi-disciplinary Approach
Roy, Monideepa (EDT); Kar, Pushpendu (EDT); Datta, Sujoy (EDT)
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Interoperability in Iot for Smart Systems
Roy, Monideepa (EDT); Kar, Pushpendu (EDT); Datta, Sujoy (EDT)
Sprache: Englisch
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Paperback. Zustand: New. 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 recom…mender 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.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press 2024
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Recommender Systems : A Multi-disciplinary Approach
Roy, Monideepa (EDT); Kar, Pushpendu (EDT); Datta, Sujoy (EDT)
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Interoperability in Iot for Smart Systems
Roy, Monideepa (EDT); Kar, Pushpendu (EDT); Datta, Sujoy (EDT)
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Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach (Intelligent Systems)
Roy, Monideepa (Editor)/ Kar, Pushpendu (Editor)/ Datta, Sujoy (Editor)
Sprache: Englisch
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Paperback. Zustand: Brand New. 278 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
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Roy, Monideepa (Editor)/ Kar, Pushpendu (Editor)/ Datta, Sujoy (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Pr I Llc 2024
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Paperback. Zustand: Brand New. 254 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press 2024
Serie: Intelligent Systems, Buch 2 von 2. Buch 2 von 2 - Intelligent Systems
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Zustand: New. Monideepa Roy, Pushpendu Kar, Sujoy DattaRecommender 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 com.
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Verlag: CRC Press 2024
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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: Taylor & Francis Verlag GmbH, Kaufingerstr. 24, 80331 München, gpsr[at]taylorandfrancis[dot]com |… Anbieter: preigu.
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Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB 2024
Serie: Intelligent Systems, Buch 2 von 2. Buch 2 von 2 - Intelligent Systems
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Paperback. Zustand: New. 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 recom…mender 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.
