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9789811007477 - Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science) de Yin, Hongzhi; Cui, Bin (16 resultados)
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,16
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,30
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (Paperback or Softback)
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,94
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,89
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 72,17
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,88
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,76
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 9811007470 ISBN 13: 9789811007477
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,28
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 128 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,39
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the major fundamentals of and the latest research on next-generation spatio-temporal recommendation systems in social media. It begins by describing the emerging characteristics of social media in the era of mobile internet, and explores the limitations to be found in current recommender techniques. The book subsequently presents a series of latent-class user models to simulate users' behaviors in decision-making processes, which effectively overcome the challenges arising from temporal dynamics of users' behaviors, user interest drift over geographical regions, data sparsity and cold start. Based on these well designed user models, the book develops effective multi-dimensional index structures such as Metric-Tree, and proposes efficient top-k retrieval algorithms to accelerate the process of online recommendation and support real-time recommendation. In addition, it offers methodologies and techniques for evaluating both the effectiveness and efficiency of spatio-temporal recommendation systems in social media. The book will appeal to a broad readership, from researchers and developers to undergraduate and graduate students.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 50,35
Envío por EUR 70,00
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Spatio-Temporal Recommendation in Social Media | Hongzhi Yin (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9789811007477 | 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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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (eng)
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
EUR 46,22
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Mai 2016, 2016
ISBN 10: 9811007470 ISBN 13: 9789811007477
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the major fundamentals of and the latest research on next-generation spatio-temporal recommendation systems in social media. It begins by describing the emerging characteristics of social media in the era of mobile internet, and explores the limitations to be found in current recommender techniques. The book subsequently presents a series of latent-class user models to simulate users' behaviors in decision-making processes, which effectively overcome the challenges arising from temporal dynamics of users' behaviors, user interest drift over geographical regions, data sparsity and cold start. Based on these well designed user models, the book develops effective multi-dimensional index structures such as Metric-Tree, and proposes efficient top-k retrieval algorithms to accelerate the process of online recommendation and support real-time recommendation. In addition, it offers methodologies and techniques for evaluating both the effectiveness and efficiency of spatio-temporal recommendation systems in social media. The book will appeal to a broad readership, from researchers and developers to undergraduate and graduate students. 128 pp. Englisch.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,06
Envío por EUR 7,53
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 128.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,88
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 128.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,37
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The first book to analyze the new characteristics of social media in the era of mobile internetCovers all emerging tasks and cutting-edge techniques for Spatio-Temporal Recommendation in Social MediaA.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Mai 2016, 2016
ISBN 10: 9811007470 ISBN 13: 9789811007477
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the major fundamentals of and the latest research on next-generation spatio-temporal recommendation systems in social media. It begins by describing the emerging characteristics of social media in the era of mobile internet, and explores the limitations to be found in current recommender techniques. The book subsequently presents a series of latent-class user models to simulate users¿ behaviors in decision-making processes, which effectively overcome the challenges arising from temporal dynamics of users¿ behaviors, user interest drift over geographical regions, data sparsity and cold start. Based on these well designed user models, the book develops effective multi-dimensional index structures such as Metric-Tree, and proposes efficient top-k retrieval algorithms to accelerate the process of online recommendation and support real-time recommendation. In addition, it offers methodologies and techniques for evaluating both the effectiveness and efficiency of spatio-temporal recommendation systems in social media. The book will appeal to a broad readership, from researchers and developers to undergraduate and graduate students.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 128 pp. Englisch.
