Context-Aware Collaborative Prediction / Wu, Shu  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Context-Aware Collaborative Prediction Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wu, Shu, ; Liu, Qiang, ; Wang, Liang, ; Tan, Tieniu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XI, 69 p. 9 ilustraciones, 8 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-5373-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  Software de la aplicacion  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 025.04 Resumen: Este libro presenta dos enfoques de predicción colaborativa basados ​​en la representación contextual y la representación jerárquica, y sus aplicaciones, incluida la recomendación consciente del contexto, la recuperación colaborativa latente y la predicción de la tasa de clics. Las técnicas propuestas ofrecen mejoras significativas con respecto a los métodos actuales, siendo los determinantes clave la representación contextual incorporada y la representación jerárquica. Para proporcionar un trasfondo de las ideas centrales presentadas, ofrece una descripción general del modelado contextual y la teoría de la representación contextual y la representación jerárquica, que se construyen para la interacción conjunta de entidades e información contextual. El libro ofrece una rica combinación de teoría y práctica, lo que lo convierte en un recurso valioso para estudiantes, investigadores y profesionales que necesitan construir sistemas de recuperación de información, extracción de datos y sistemas de recomendación con información contextual. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Context-Aware Collaborative Prediction -- 3. Context Operation -- 4. Hierarchical Representation -- 5. Context-Aware Recurrent Structure -- 6. Performance of Different Collaborative Prediction Tasks. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents two collaborative prediction approaches based on contextual representation and hierarchical representation, and their applications including context-aware recommendation, latent collaborative retrieval and click-through rate prediction. The proposed techniques offer significant improvements over current methods, the key determinants being the incorporated contextual representation and hierarchical representation. To provide a background to the core ideas presented, it offers an overview of contextual modeling and the theory of contextual representation and hierarchical representation, which are constructed for the joint interaction of entities and contextual information. The book offers a rich blend of theory and practice, making it a valuable resource for students, researchers and practitioners who need to construct systems of information retrieval, data mining and recommendation systems with contextual information. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Context-Aware Collaborative Prediction [documento electrónico] / Wu, Shu, ; Liu, Qiang, ; Wang, Liang, ; Tan, Tieniu,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2017 . - XI, 69 p. 9 ilustraciones, 8 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-5373-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  Software de la aplicacion  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 025.04 Resumen: Este libro presenta dos enfoques de predicción colaborativa basados ​​en la representación contextual y la representación jerárquica, y sus aplicaciones, incluida la recomendación consciente del contexto, la recuperación colaborativa latente y la predicción de la tasa de clics. Las técnicas propuestas ofrecen mejoras significativas con respecto a los métodos actuales, siendo los determinantes clave la representación contextual incorporada y la representación jerárquica. Para proporcionar un trasfondo de las ideas centrales presentadas, ofrece una descripción general del modelado contextual y la teoría de la representación contextual y la representación jerárquica, que se construyen para la interacción conjunta de entidades e información contextual. El libro ofrece una rica combinación de teoría y práctica, lo que lo convierte en un recurso valioso para estudiantes, investigadores y profesionales que necesitan construir sistemas de recuperación de información, extracción de datos y sistemas de recomendación con información contextual. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Context-Aware Collaborative Prediction -- 3. Context Operation -- 4. Hierarchical Representation -- 5. Context-Aware Recurrent Structure -- 6. Performance of Different Collaborative Prediction Tasks. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents two collaborative prediction approaches based on contextual representation and hierarchical representation, and their applications including context-aware recommendation, latent collaborative retrieval and click-through rate prediction. The proposed techniques offer significant improvements over current methods, the key determinants being the incorporated contextual representation and hierarchical representation. To provide a background to the core ideas presented, it offers an overview of contextual modeling and the theory of contextual representation and hierarchical representation, which are constructed for the joint interaction of entities and contextual information. The book offers a rich blend of theory and practice, making it a valuable resource for students, researchers and practitioners who need to construct systems of information retrieval, data mining and recommendation systems with contextual information. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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