Francesco Ricci; Lior Rokach; Bracha Shapira Recommender Systems Handbook 9781489977809

Варианты приобретения

Цена: 25853.00р.
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: Francesco Ricci; Lior Rokach; Bracha Shapira
Название: Recommender Systems Handbook
ISBN: 9781489977809
Издательство: Springer
Классификация:

Информационный поиск

Искусственный интеллект

ISBN-10: 1489977805
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 1003
Вес: 1.52 кг.
Дата издания: 23.08.2016
Язык: English
Размер: 234 x 156 x 51
Основная тема: Computer Science
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: Recommender Systems: Introduction and Challenges.- A Comprehensive Survey of Neighborhood-based Recommendation Methods.- Advances in Collaborative Filtering.- Semantics-aware Content-based Recommender Systems.- Constraint-based Recommender Systems.- Context-Aware Recommender Systems.- Data Mining Methods for Recommender Systems.- Evaluating Recommender Systems.- Evaluating Recommender Systems with User Experiments.- Explaining Recommendations: Design and Evaluation.- Recommender Systems in Industry: A Netflix Case Study.- Panorama of Recommender Systems to Support Learning.- Music Recommender Systems.- The Anatomy of Mobile Location-Based Recommender Systems.- Social Recommender Systems.- People-to-People Reciprocal Recommenders.- Collaboration, Reputation and Recommender Systems in Social Web Search.- Human Decision Making and Recommender Systems.- Privacy Aspects of Recommender Systems.- Source Factors in Recommender System Credibility Evaluation.- Personality and Recommender Systems.- Group Recommender Systems: Aggregation, Satisfaction and Group Attributes.- Aggregation Functions for Recommender Systems.- Active Learning in Recommender Systems.- Multi-Criteria Recommender Systems.- Novelty and Diversity in Recommender Systems.- Cross-domain Recommender Systems.- Robust Collaborative Recommendation.

Recommender Systems Handbook, Francesco Ricci; Lior Rokach; Bracha Shapira