9783790825787 - recommender systems for information providers: designing customer centric paths to information (contributions to management science) de neumann, andreas w. (11 resultados)
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Editorial: Physica-Verlag 2010
Serie: Contributions to Management Science, Libro 14 de 214. Libro 14 de 214 - Contributions to Management Science
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Taschenbuch. Condición: Neu. Recommender Systems for Information Providers | Designing Customer Centric Paths to Information | Andreas W. Neumann | Taschenbuch | x | Englisch | 2010 | Physica | EAN 9783790825787 | Verantwortliche Person für die EU: Physica Verlag in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121…Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Information providers are a very promising application area of recommender systems due to the general problem of assessing the quality of information products prior to the purchase. Recommender systems automatically generate product… recommendations: customers profit from a faster finding of relevant products, stores profit from rising sales. All aspects of recommender systems are covered: the economic background, mechanism design, a survey of systems in the Internet, statistical methods and algorithms, service oriented architectures, user interfaces, as well as experiences and data from real-world applications. Specific solutions for areas with strong privacy concerns, scalability issues for large collections of products, as well as algorithms to lessen the cold-start problem for a faster return on investment of recommender projects are addressed. This book describes all steps it takes to design, implement, and successfully operate a recommender system for a specific information platform. 168 pp. Englisch.
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The Market of Scientific and Technical Information.- Classification and Mechanism Design of Recommender Systems.- A Survey of Recommender Systems at Major STI Providers.- Case Study: Explicit…Recommender Services for Scientific Libraries.- General Concepts .
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Information providers are a very promising application area of recommender systems due to the general problem of assessing the quality of information products prior to the purchase. Recommender systems automatically generate product rec…ommendations: customers profit from a faster finding of relevant products, stores profit from rising sales. All aspects of recommender systems are covered: the economic background, mechanism design, a survey of systems in the Internet, statistical methods and algorithms, service oriented architectures, user interfaces, as well as experiences and data from real-world applications. Specific solutions for areas with strong privacy concerns, scalability issues for large collections of products, as well as algorithms to lessen the cold-start problem for a faster return on investment of recommender projects are addressed. This book describes all steps it takes to design, implement, and successfully operate a recommender system for a specific information platform.Physica Verlag, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 168 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Information providers are a very promising application area of recommender systems due to the general problem of assessing the quality of information products prior to the purchase. Recommender systems automatically generate product reco…mmendations: customers profit from a faster finding of relevant products, stores profit from rising sales. All aspects of recommender systems are covered: the economic background, mechanism design, a survey of systems in the Internet, statistical methods and algorithms, service oriented architectures, user interfaces, as well as experiences and data from real-world applications. Specific solutions for areas with strong privacy concerns, scalability issues for large collections of products, as well as algorithms to lessen the cold-start problem for a faster return on investment of recommender projects are addressed. This book describes all steps it takes to design, implement, and successfully operate a recommender system for a specific information platform.
