Lai Information Filtering and Retrieval 9783319461335

Варианты приобретения

Цена: 18167.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Lai
Название: Information Filtering and Retrieval
ISBN: 9783319461335
Издательство: Springer
Классификация:

Извлечение знаний из данных

Информационный поиск

Искусственный интеллект

ISBN-10: 3319461338
Обложка/Формат: Hardback
Страницы: 117
Вес: 0.36 кг.
Дата издания: 2017
Серия: Studies in Computational Intelligence
Язык: English
Издание: 1st ed. 2017
Иллюстрации: 50 illustrations, black and white; vii, 117 p. 50 illus.
Размер: 234 x 156 x 10
Читательская аудитория: Professional & vocational
Основная тема: Engineering
Подзаголовок: DART 2014: Revised and Invited Papers
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book focuses on new research challenges in intelligent information filtering and retrieval. It collects invited chapters and extended research contributions from DART 2014 (the 8th International Workshop on Information Filtering and Retrieval), held in Pisa (Italy), on December 10, 2014, and co-hosted with the XIII AI*IA Symposium on Artificial Intelligence. The main focus of DART was to discuss and compare suitable novel solutions based on intelligent techniques and applied to real-world contexts. The chapters of this book present a comprehensive review of related works and the current state of the art. The contributions from both practitioners and researchers have been carefully reviewed by experts in the area, who also gave useful suggestions to improve the quality of the book.
Дополнительное описание: Time Event Extraction to Boost an Information Retrieval System.- Interactive Text Categorisation: The Geometry of Likelihood Spaces.- Mining Movement Data to Extract Personal Points of Interest: A Feature Based Approach.- SABRE: a Sentiment Aspect-Based R

Information Filtering and Retrieval, Lai