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Reinforced Learning in Content-Based Recommender Systems
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning Paradigms - Applications in Recommender Systems.
Publicado por Cham, Springer International Publishing., 2015
ISBN 10: 3319191349 ISBN 13: 9783319191348
Idioma: Inglés
Librería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
Miembro de asociación: GIAQ ILAB VDA
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 14,00
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Recommender Systems for Technology Enhanced Learning. Research Trends and Applications.
Publicado por New York, NY ; s.l., Springer New York/Imprint: Springer., 2014
ISBN 10: 1493946560 ISBN 13: 9781493946563
Idioma: Inglés
Librería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
Miembro de asociación: GIAQ ILAB VDA
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoed. 2014. XIV, 306 p. Softcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Stemped. Sprache: Englisch.
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Active Learning for Recommender Systems
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 18,88
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Edición internacionalMachine Learning with PySpark: With Natural Language Processing and Recommender Systems, 2nd Edition
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 27,40
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Artificial Intelligence: What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural (Hardback or Cased Book)
Publicado por Bravex Publications 12/22/2019, 2019
ISBN 10: 1647481694 ISBN 13: 9781647481698
Idioma: Inglés
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 22,44
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Edición internacional
Machine Learning with PySpark: With Natural Language Processing and Recommender Systems
ISBN 10: 148428433X ISBN 13: 9781484284339
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,49
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Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Machine Learning With Pyspark: With Natural Language Processing and Recommender Systems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 51,26
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DEEP LEARNING RECOMMENDER SYSTEMS
Publicado por Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009447505 ISBN 13: 9781009447508
Idioma: Inglés
Librería: Speedyhen, London, Reino Unido
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EUR 58,34
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Recommender Systems for Technology Enhanced Learning : Research Trends and Applications
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,74
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 320 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Recommender Systems for Learning
Publicado por Springer New York, Springer US Aug 2012, 2012
ISBN 10: 1461443601 ISBN 13: 9781461443605
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 42,75
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Technology enhanced learning (TEL) aims to design, develop and test sociotechnical innovations that will support and enhance learning practices of both individuals and organisations. It is therefore an application domain that generally covers technologies that support all forms of teaching and learning activities. Since information retrieval (in terms of searching for relevant learning resources to support teachers or learners) is a pivotal activity in TEL, the deployment of recommender systems has attracted increased interest. This brief attempts to provide an introduction to recommender systems for TEL settings, as well as to highlight their particularities compared to recommender systems for other application domains.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 88 pp. Englisch.
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Deep Learning for News Recommender Systems: Designing neural architectures to tackle the challenges of news recommendation
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2020
ISBN 10: 6202552212 ISBN 13: 9786202552219
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 70,58
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Panorama of Deep Learning Based Recommender System: Development & Challenges (Intelligent Systems and Technologies)
Publicado por Central West Publishing, 2023
ISBN 10: 1922617547 ISBN 13: 9781922617545
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 80,78
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Machine Learning Paradigms : Applications in Recommender Systems
Publicado por Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2016
ISBN 10: 3319384961 ISBN 13: 9783319384962
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 109,94
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This timely book presents Applications in Recommender Systems which are making recommendations using machine learning algorithms trained via examples of content the user likes or dislikes. Recommender systems built on the assumption of availability of both positive and negative examples do not perform well when negative examples are rare. It is exactly this problem that the authors address in the monograph at hand. Specifically, the books approach is based on one-class classification methodologies that have been appearing in recent machine learning research. The blending of recommender systems and one-class classification provides a new very fertile field for research, innovation and development with potential applications in 'big data' as well as 'sparse data' problems.The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with problems of extensive and complex data. It is intended for both the expert/researcher in the fields of Pattern Recognition, Machine Learning and Recommender Systems, as well as for the general reader in the fields of Applied and Computer Science who wishes to learn more about the emerging discipline of Recommender Systems and their applications. Finally, the book provides an extended list of bibliographic references which covers the relevant literature completely.
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Learning Sentiment Lexicons with applications to Recommender Systems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 143,27
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 180 pages. 8.66x5.91x0.41 inches. In Stock.
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Session-Based Recommender Systems Using Deep Learning
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 171,66
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Learning User-Adapted Strategies in Conversational Recommender Systems
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 60,51
Convertir monedaEUR 19,49 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Mahmood TariqTariq Mahmood is an Assistant Professor at the National University (NUCES), Pakistan. He holds a PhD, with a specialization in the application of Machine Learning techniques to E-commerce systems. His research interes.
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Building Recommender Systems with Machine Learning and AI: Help people discover new products and content with deep learning, neural networks, and machine learning recommendations.
Publicado por Independently published, 2018
ISBN 10: 1718120125 ISBN 13: 9781718120129
Idioma: Inglés
Librería: dsmbooks, Liverpool, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 154,02
Convertir monedaEUR 32,02 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Like New. Like New. book.
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Session-Based Recommender Systems Using Deep Learning
Publicado por Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031425618 ISBN 13: 9783031425615
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 192,59
Convertir monedaEUR 11,99 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the widespread use of deep neural networks and their various techniques in session-based recommender systems (SBRS). It presents the success of using deep learning techniques in many SBRS applications from different perspectives. For this purpose, the concepts and fundamentals of SBRS are fully elaborated, and different deep learning techniques focusing on the development of SBRS are studied.The book is well-modularized, and each chapter can be read in a stand-alone manner based on individual interests and needs. In the first chapter of the book, definitions and concepts related to SBRS are reviewed, and a taxonomy of different SBRS approaches is presented, where the characteristics and applications of each class are discussed separately. The second chapter starts with the basic concepts of deep learning and the characteristics of each model. Then, each deep learning model, along with its architecture and mathematical foundations, is introduced. Next, chapter 3 analyses different approaches of deep discriminative models in session-based recommender systems. In the fourth chapter, session-based recommender systems that benefit from deep generative neural networks are discussed. Subsequently, chapter 5 discusses session-based recommender systems using advanced/hybrid deep learning models. Eventually, chapter 6 reviews different learning-to-rank methods focusing on information retrieval and recommender system domains. Finally, the results of the investigations and findings from the research review conducted throughout the book are presented in a conclusive summary.This book aims at researchers who intend to use deep learning models to solve the challenges related to SBRS. The target audience includes researchers entering the field, graduate students specializing in recommender systems, web data mining, information retrieval, or machine/deep learning, and advanced industry developers working on recommender systems.
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Artificial Intelligence: What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future
Publicado por Independently Published, 2019
ISBN 10: 1795408561 ISBN 13: 9781795408561
Idioma: Inglés
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 21,43
Convertir monedaEUR 5,19 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 168.
