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Recommender Systems for Social Tagging Systems
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 50,91
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Recommender Systems for Social Tagging Systems
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,89
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Recommender Systems for Social Tagging Systems (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Recommender Systems for Social Tagging Systems (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,35
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Recommender Systems for Social Tagging Systems
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Recommender Systems for Social Tagging Systems
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Context-Aware Ranking With Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Context-Aware Ranking with Factorization Models (Studies in Computational Intelligence, 330)
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,33
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Context-Aware Ranking with Factorization Models (Studies in Computational Intelligence, 330)
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Context-Aware Ranking With Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Context-Aware Ranking With Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 29,90
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Recommender Systems for Social Tagging Systems
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Buchpark, Trebbin, Alemania
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Añadir al carritoCondición: 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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Context-Aware Ranking With Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2010
ISBN 10: 3642168973 ISBN 13: 9783642168970
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Context-Aware Ranking with Factorization Models | Steffen Rendle | Taschenbuch | Studies in Computational Intelligence | xii | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9783642423970 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2014
ISBN 10: 3642423973 ISBN 13: 9783642423970
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Context-aware ranking is an important task with many applications. E.g. in recommender systems items (products, movies, .) and for search engines webpages should be ranked. In all these applications, the ranking is not global (i.e. always the same) but depends on the context. Simple examples for context are the user for recommender systems and the query for search engines. More complicated context includes time, last actions, etc. The major problem is that typically the variable domains (e.g. customers, products) are categorical and huge, the observations are very sparse and only positive events are observed. In this book, a generic method for context-aware ranking as well as its application are presented. For modelling a new factorization based on pairwise interactions is proposed and compared to other tensor factorization approaches. For learning, the `Bayesian Context-aware Ranking' framework consisting of an optimization criterion and algorithm is developed. The second main part of the book applies this general theory to the three scenarios of item, tag and sequential-set recommendation. Furthermore extensions of time-variant factors and one-class problems are studied. This book generalizes and builds on work that has received the `WWW 2010 Best Paper Award', the `WSDM 2010 Best Student Paper Award' and the `ECML/PKDD 2009 Best Discovery Challenge Award'.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2010
ISBN 10: 3642168973 ISBN 13: 9783642168970
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 135,77
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Context-Aware Ranking with Factorization Models (eng)
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 86,24
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Context-Aware Ranking with Factorization Models (eng)
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Recommender Systems for Social Tagging Systems
Libro 14 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 47,23
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 th.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg Okt 2014, 2014
ISBN 10: 3642423973 ISBN 13: 9783642423970
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Context-aware ranking is an important task with many applications. E.g. in recommender systems items (products, movies, .) and for search engines webpages should be ranked. In all these applications, the ranking is not global (i.e. always the same) but depends on the context. Simple examples for context are the user for recommender systems and the query for search engines. More complicated context includes time, last actions, etc. The major problem is that typically the variable domains (e.g. customers, products) are categorical and huge, the observations are very sparse and only positive events are observed. In this book, a generic method for context-aware ranking as well as its application are presented. For modelling a new factorization based on pairwise interactions is proposed and compared to other tensor factorization approaches. For learning, the `Bayesian Context-aware Ranking' framework consisting of an optimization criterion and algorithm is developed. The second main part of the book applies this general theory to the three scenarios of item, tag and sequential-set recommendation. Furthermore extensions of time-variant factors and one-class problems are studied. This book generalizes and builds on work that has received the `WWW 2010 Best Paper Award', the `WSDM 2010 Best Student Paper Award' and the `ECML/PKDD 2009 Best Discovery Challenge Award'. 192 pp. Englisch.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2014
ISBN 10: 3642423973 ISBN 13: 9783642423970
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 92,27
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a unified theory of context-aware ranking that subsumes several recommendation tasks such as item, tag and context-aware recommendation Easily readable and understandable Written by an expert in the fieldPresents a unifi.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642168973 ISBN 13: 9783642168970
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 93,00
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a unified theory of context-aware ranking that subsumes several recommendation tasks such as item, tag and context-aware recommendation Easily readable and understandable Written by an expert in the fieldContext-aware ranki.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 146,17
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 149,29
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Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
Libro 24 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Okt 2014, 2014
ISBN 10: 3642423973 ISBN 13: 9783642423970
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
Envío por EUR 60,00
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Context-aware ranking is an important task with many applications. E.g. in recommender systems items (products, movies, .) and for search engines webpages should be ranked. In all these applications, the ranking is not global (i.e. always the same) but depends on the context. Simple examples for context are the user for recommender systems and the query for search engines. More complicated context includes time, last actions, etc. The major problem is that typically the variable domains (e.g. customers, products) are categorical and huge, the observations are very sparse and only positive events are observed. In this book, a generic method for context-aware ranking as well as its application are presented. For modelling a new factorization based on pairwise interactions is proposed and compared to other tensor factorization approaches. For learning, the `Bayesian Context-aware Ranking' framework consisting of an optimization criterion and algorithm is developed. The second main part of the book applies this general theory to the three scenarios of item, tag and sequential-set recommendation. Furthermore extensions of time-variant factors and one-class problems are studied. This book generalizes and builds on work that has received the `WWW 2010 Best Paper Award', the `WSDM 2010 Best Student Paper Award' and the `ECML/PKDD 2009 Best Discovery Challenge Award'.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 192 pp. Englisch.
