| Título : |
Web Recommendations Systems |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Venugopal, K. R., Autor ; Srikantaiah, K. C., Autor ; Santosh Nimbhorkar, Sejal, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XXI, 164 p. 43 ilustraciones, 4 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-1525131-- |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
programación de internet Visión por computador Inteligencia artificial Procesamiento de datos Desarrollo web Ciencia de los datos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
006.76 |
| Resumen: |
Este libro se centra en los sistemas de recomendación web y ofrece una descripción general de los enfoques para desarrollar estos sistemas de última generación. También presenta enfoques algorítmicos en el campo de las recomendaciones web mediante la extracción de conocimiento de registros web, contenido de páginas web e hipervínculos. Los sistemas de recomendación se han utilizado en diversas aplicaciones, incluida la extracción de registros de consultas, redes sociales, recomendaciones de noticias y publicidad computacional, y con el crecimiento explosivo del contenido web, las recomendaciones web se han convertido en un aspecto crítico de todos los motores de búsqueda. El libro analiza cómo medir la eficacia de los sistemas de recomendación, ilustrando los métodos con estudios de casos prácticos. Logra un equilibrio entre conceptos fundamentales y tecnologías de vanguardia, brindando a los lectores información valiosa sobre los sistemas de recomendación web. |
| Nota de contenido: |
1 Introduction -- 2 Web Data Extraction and Integration System for Search Engine Result Pages -- 3 Mining and Analysis of Web Sequential Patterns -- 4 Automatic Discovery and Ranking of Synonyms for Search Keywords in the Web -- 5 Construction of Topic Directories using Levenshtein Similarity Weight -- 6 Related Search Recommendation with User Feedback Session -- 7 Webpage Recommendations based Web Navigation Prediction. . |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Web Recommendations Systems [documento electrónico] / Venugopal, K. R., Autor ; Srikantaiah, K. C., Autor ; Santosh Nimbhorkar, Sejal, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXI, 164 p. 43 ilustraciones, 4 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1525131-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
programación de internet Visión por computador Inteligencia artificial Procesamiento de datos Desarrollo web Ciencia de los datos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
006.76 |
| Resumen: |
Este libro se centra en los sistemas de recomendación web y ofrece una descripción general de los enfoques para desarrollar estos sistemas de última generación. También presenta enfoques algorítmicos en el campo de las recomendaciones web mediante la extracción de conocimiento de registros web, contenido de páginas web e hipervínculos. Los sistemas de recomendación se han utilizado en diversas aplicaciones, incluida la extracción de registros de consultas, redes sociales, recomendaciones de noticias y publicidad computacional, y con el crecimiento explosivo del contenido web, las recomendaciones web se han convertido en un aspecto crítico de todos los motores de búsqueda. El libro analiza cómo medir la eficacia de los sistemas de recomendación, ilustrando los métodos con estudios de casos prácticos. Logra un equilibrio entre conceptos fundamentales y tecnologías de vanguardia, brindando a los lectores información valiosa sobre los sistemas de recomendación web. |
| Nota de contenido: |
1 Introduction -- 2 Web Data Extraction and Integration System for Search Engine Result Pages -- 3 Mining and Analysis of Web Sequential Patterns -- 4 Automatic Discovery and Ranking of Synonyms for Search Keywords in the Web -- 5 Construction of Topic Directories using Levenshtein Similarity Weight -- 6 Related Search Recommendation with User Feedback Session -- 7 Webpage Recommendations based Web Navigation Prediction. . |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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