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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Recommender Systems for Location-based Social Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Recommender Systems for Location-based Social Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: Phatpocket Limited, Waltham Abbey, HERTS, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Recommender Systems for Location-based Social Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Social Tagging Systems (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Buch 14 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2014
ISBN 10: 1493902857 ISBN 13: 9781493902859
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Social Tagging (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Buch 14 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringEUR 48,37
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Zustand: New. pp. 108 1st ed. 2016 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringSprache: Englisch
Verlag: Springer New York, Springer US Feb 2014, 2014
ISBN 10: 1493902857 ISBN 13: 9781493902859
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Online social networks collect information from users' social contacts and their daily interactions (co-tagging of photos, co-rating of products etc.) to provide them with recommendations of new products or friends.Lately, technological progressions in mobile devices (i.e. smart phones) enabled the incorporation of geo-location data in the traditional web-based online social networks, bringing the new era of Social and Mobile Web. The goal of this book is to bring together important research in a new family of recommender systems aimed at serving Location-based Social Networks (LBSNs). The chapters introduce a wide variety of recent approaches, from the most basic to the state-of-the-art, for providing recommendations in LBSNs.The book is organized into three parts. Part 1 provides introductory material on recommender systems, online social networks and LBSNs. Part 2 presents a wide variety of recommendation algorithms, ranging from basic to cutting edge, as well as a comparison of the characteristics of these recommender systems. Part 3 provides a step-by-step case study on the technical aspects of deploying and evaluating a real-world LBSN, which provides location, activity and friend recommendations. The material covered in the book is intended for graduate students, teachers, researchers, and practitioners in the areas of web data mining, information retrieval, and machine learning.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 116 pp. Englisch.
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Recommender Systems for Location-based Social Networks
Buch 49 von 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringSprache: Englisch
Verlag: Springer New York, Springer US, 2014
ISBN 10: 1493902857 ISBN 13: 9781493902859
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Online social networks collect information from users' social contacts and their daily interactions (co-tagging of photos, co-rating of products etc.) to provide them with recommendations of new products or friends. Lately, technological progressions in mobile devices (i.e. smart phones) enabled the incorporation of geo-location data in the traditional web-based online social networks, bringing the new era of Social and Mobile Web. The goal of this book is to bring together important research in a new family of recommender systems aimed at serving Location-based Social Networks (LBSNs). The chapters introduce a wide variety of recent approaches, from the most basic to the state-of-the-art, for providing recommendations in LBSNs.The book is organized into three parts. Part 1 provides introductory material on recommender systems, online social networks and LBSNs. Part 2 presents a wide variety of recommendation algorithms, ranging from basic to cutting edge, as well as a comparison of the characteristics of these recommender systems. Part 3 provides a step-by-step case study on the technical aspects of deploying and evaluating a real-world LBSN, which provides location, activity and friend recommendations. The material covered in the book is intended for graduate students, teachers, researchers, and practitioners in the areas of web data mining, information retrieval, and machine learning.
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
EUR 70,87
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Social Tagging Systems are web applications in which users upload resources (e.g., bookmarks, videos, photos, etc.) and annotate it with a list of freely chosen keywords called tags. This is a grassroots approach to organize a site and help users to find the resources they are interested in. Social tagging systems are open and inherently social; features that have been proven to encourage participation. However, with the large popularity of these systems and the increasing amount of user-contributed content, information overload rapidly becomes an issue. Recommender Systems are well known applications for increasing the level of relevant content over the ¿noise¿ that continuously grows as more and more content becomes available online. In social tagging systems, however, we face new challenges. While in classic recommender systems the mode of recommendation is basically the resource, in social tagging systems there are three possible modes of recommendation: users, resources, or tags. Therefore suitable methods that properly exploit the different dimensions of social tagging systems data are needed. In this book, we survey the most recent and state-of-the-art work about a whole new generation of recommender systems built to serve social tagging systems. The book is divided into self-contained chapters covering the background material on social tagging systems and recommender systems to the more advanced techniques like the ones based on tensor factorization and graph-based models.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Online social networks collect information from users' social contacts and their daily interactions (co-tagging of photos, co-rating of products etc.) to provide them with recommendations of new products or friends. Lately, technological progressions in mobile devices (i.e. smart phones) enabled the incorporation of geo-location data in the traditional web-based online social networks, bringing the new era of Social and Mobile Web. The goal of this book is to bring together important research in a new family of recommender systems aimed at serving Location-based Social Networks (LBSNs). The chapters introduce a wide variety of recent approaches, from the most basic to the state-of-the-art, for providing recommendations in LBSNs.The book is organized into three parts. Part 1 provides introductory material on recommender systems, online social networks and LBSNs. Part 2 presents a wide variety of recommendation algorithms, ranging from basic to cutting edge, as well as a comparison of the characteristics of these recommender systems. Part 3 provides a step-by-step case study on the technical aspects of deploying and evaluating a real-world LBSN, which provides location, activity and friend recommendations. The material covered in the book is intended for graduate students, teachers, researchers, and practitioners in the areas of web data mining, information retrieval, and machine learning.
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents the algorithms used to provide recommendations by exploiting matrix factorization and tensor decomposition techniques. It highlights well-known decomposition methods for recommender systems, such as Singular Value Decomposition (SVD), UV-decomposition, Non-negative Matrix Factorization (NMF), etc. and describes in detail the pros and cons of each method for matrices and tensors. This book provides a detailed theoretical mathematical background of matrix/tensor factorization techniques and a step-by-step analysis of each method on the basis of an integrated toy example that runs throughout all its chapters and helps the reader to understand the key differences among methods. It also contains two chapters, where different matrix and tensor methods are compared experimentally on real data sets, such as Epinions, GeoSocialRec, Last.fm, BibSonomy, etc. and provides further insights into the advantages and disadvantages of each method. The book offers a rich blend of theory and practice, making it suitable for students, researchers and practitioners interested in both recommenders and factorization methods. Lecturers can also use it for classes on data mining, recommender systems and dimensionality reduction methods.
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 1st ed. 2016. This book presents the algorithms used to provide recommendations by exploiting matrix factorization and tensor decomposition techniques. It highlights well-known decomposition methods for recommender systems, such as Singular Value Decomposition (SVD), UV-decomposition, Non-negative Matrix Factorization (NMF), etc. and describes in detail the pros and cons of each method for matrices and tensors. This book provides a detailed theoretical mathematical background of matrix/tensor factorization techniques and a step-by-step analysis of each method on the basis of an integrated toy example that runs throughout all its chapters and helps the reader to understand the key differences among methods. It also contains two chapters, where different matrix and tensor methods are compared experimentally on real data sets, such as Epinions, GeoSocialRec, Last.fm, BibSonomy, etc. and provides further insights into the advantages and disadvantages of each method. The book offers a rich blend of theory and practice, making it suitable for students, researchers and practitioners interested in both recommenders and factorization methods. Lecturers can also use it for classes on data mining, recommender systems and dimensionality reduction methods.
