Fazziki abdellah (5 resultados)

Condición: New.

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le filtrage collaboratif (CF) est une approche de recommandation populaire qui a fait l'objet de recherches approfondies au cours des deux dernières décennies, ce qui a donné lieu à un ensemble varié d'algorithmes et à une vaste collection d'outils permettant d'évaluer leurs performances. Cette recherche propose une nouvelle approche de recommandation pour traiter les problèmes de mouton gris et de rareté des données, dans le but d'améliorer la précision de la prédiction en déduisant de nouveaux utilisateurs à partir des utilisateurs existants dans les ensembles de données. Cette transformation crée des utilisateurs ayant des préférences opposées à celles des utilisateurs réels, ce qui augmente le nombre d'utilisateurs et résout les deux problèmes mentionnés. Les performances de cette approche ont été évaluées à l'aide de deux ensembles de données, MovieLens et FilmTrust. Dans l'ensemble, ce livre contribue au développement de meilleurs systèmes de recommandation capables de relever les défis de la surcharge de données et d'améliorer l'expérience de l'utilisateur.…

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Kollaboratiwnaq fil'traciq (CF) - äto populqrnyj podhod k rekomendaciqm, kotoryj aktiwno issledowalsq w techenie poslednih dwuh desqtiletij, chto priwelo k poqwleniü raznoobraznyh algoritmow i bol'shoj kollekcii instrumentow dlq ocenki ih äffektiwnosti. V dannom issledowanii predlagaetsq nowyj rekomendatel'nyj podhod dlq resheniq problem seryh owec i nehwatki dannyh s cel'ü powysheniq tochnosti prognozirowaniq putem wywedeniq nowyh pol'zowatelej iz suschestwuüschih pol'zowatelej w naborah dannyh. Jeto preobrazowanie sozdaet pol'zowatelej s predpochteniqmi, protiwopolozhnymi predpochteniqm real'nyh pol'zowatelej, chto uwelichiwaet kolichestwo pol'zowatelej i reshaet dwe upomqnutye problemy. Jeffektiwnost' ätogo podhoda byla ocenena na primere dwuh naborow dannyh - MovieLens i FilmTrust. V celom äta kniga wnosit wklad w razrabotku bolee sowershennyh rekomendatel'nyh sistem, sposobnyh preodolewat' problemy peregruzki dannymi i uluchshat' pol'zowatel'skij opyt.…

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Collaborative Filtering (CF) ist ein beliebter Empfehlungsansatz, der in den letzten zwei Jahrzehnten intensiv erforscht wurde, was zu einer vielfältigen Reihe von Algorithmen und einer umfangreichen Sammlung von Tools zur Bewertung ihrer Leistung geführt hat. Diese Forschungsarbeit schlägt einen neuen Empfehlungsansatz vor, um die Probleme der grauen Schafe und der Datenknappheit anzugehen, mit dem Ziel, die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern, indem neue Nutzer aus bestehenden Nutzern in den Datensätzen abgeleitet werden. Durch diese Transformation werden Nutzer mit Präferenzen geschaffen, die denen der tatsächlichen Nutzer entgegengesetzt sind, was die Anzahl der Nutzer erhöht und die beiden genannten Probleme löst. Die Leistung dieses Ansatzes wurde anhand von zwei Datensätzen, MovieLens und FilmTrust, bewertet. Insgesamt trägt dieses Buch zur Entwicklung besserer Empfehlungssysteme bei, die in der Lage sind, die Herausforderungen der Datenüberlastung zu meistern und die Nutzererfahrung zu verbessern.…

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il filtraggio collaborativo (CF) è un popolare approccio di raccomandazione che è stato ampiamente studiato negli ultimi due decenni, dando vita a una serie di algoritmi diversi e a un'ampia raccolta di strumenti per valutarne le prestazioni. Questa ricerca propone un nuovo approccio di raccomandazione per affrontare i problemi delle pecore grigie e della scarsità di dati, con l'obiettivo di migliorare l'accuratezza della previsione deducendo nuovi utenti dagli utenti esistenti nei set di dati. Questa trasformazione crea utenti con preferenze opposte a quelle degli utenti reali, aumentando il numero di utenti e risolvendo i due problemi citati. Le prestazioni di questo approccio sono state valutate utilizzando due set di dati, MovieLens e FilmTrust. Nel complesso, questo libro contribuisce allo sviluppo di migliori sistemi di raccomandazione in grado di superare le sfide del sovraccarico di dati e di migliorare l'esperienza dell'utente.…