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Personalisierung im Internet: Persönliche Empfehlungen mit Collaborative Filtering (Livre en allemand) - Softcover

 
9783830009504: Personalisierung im Internet: Persönliche Empfehlungen mit Collaborative Filtering (Livre en allemand)
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  • ISBN 10 383000950X
  • ISBN 13 9783830009504
  • EinbandBroché

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Jan-Hendrik DÃ rner
ISBN 10: 383000950X ISBN 13: 9783830009504
Neu Softcover Erstausgabe Anzahl: 5
Anbieter:
Verlag Dr. Kovac GmbH
(Hamburg, Deutschland)
Bewertung

Buchbeschreibung Softcover. Zustand: neu. 1. Auflage. INTERNET - Praxis und Zukunftsanwendungen des Internets, Band 1 160 pages. Das Buch thematisiert die grundlegenden Fragen rund um die Personalisierung im Internet. Dabei wird insbesondere auf die Gegenstände, den Ablauf, die Mà glichkeiten und die Funktionsweisen eingegangen. Im Fokus steht dabei die State-of-the-Art Technologie der Personalisierung: Das Collaborative Filtering. Diese wird von vielen groà en Internet-Playern wie Amazon_com eingesetzt, um beispielsweise Bücher zu empfehlen, die andere Kunden auch gekauft haben. Dies ist ein Versuch, die in den realen Bücherläden existierende irrtümliche Nähe ins Internet zu übertragen. Die Grundidee des Collaborative Filtering ist es, Personen miteinander zu vergleichen und so aus den Präferenzen ähnlicher anderer Personen Rückschlüsse auf die Präferenzen einer bestimmten Person zu ziehen. Das Besondere an dieser Technologie ist dabei, dass keine Produkteigenschaften benà tigt werden. Für das Collaborative Filtering gibt es verschiedene Mà glichkeiten, die detailliert in dem Buch beschrieben werden. Neben der detaillierten Funktionsweise wird beschrieben, welches die bekanntesten Methoden sind, wie gut diese sind und wie sie verbessert werden kà nnen. Bei der Prognose von Präferenzen haben sich die memory-based Collaborative Filtering-Algorithmen bewährt. Sie stehen daher im Fokus dieser Arbeit. Ihre populärsten Algorithmen werden detailliert beschrieben, evaluiert, erstmals theoretisch fundiert und weiter verbessert. Bestandsnummer des Verkäufers x0950

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