Sinossi
This book describes research performed in the context of trust/distrust propagation and aggregation, and their use in recommender systems. This is a hot research topic with important implications for various application areas. The main innovative contributions of the work are:-new bilattice-based model for trust and distrust, allowing for ignorance and inconsistency-proposals for various propagation and aggregation operators, including the analysis of mathematical properties-Evaluation of these operators on real data, including a discussion on the data sets and their characteristics.-A novel approach for identifying controversial items in a recommender system-An analysis on the utility of including distrust in recommender systems-Various approaches for trust based recommendations (a.o. base on collaborative filtering), an in depth experimental analysis, and proposal for a hybrid approach-Analysis of various user types in recommender systems to optimize bootstrapping of cold start users.
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Trust Networks for Recommender Systems (Atlantis Computational Intelligence Systems, 4)
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book describes research performed in the context of trust/distrust propagation and aggregation, and their use in recommender systems. This is a hot research topic with important implications for various application areas. The main innovative contributions of the work are:-new bilattice-based model for trust and distrust, allowing for ignorance and inconsistency-proposals for various propagation and aggregation operators, including the analysis of mathematical properties-Evaluation of these operators on real data, including a discussion on the data sets and their characteristics.-A novel approach for identifying controversial items in a recommender system-An analysis on the utility of including distrust in recommender systems-Various approaches for trust based recommendations (a.o. base on collaborative filtering), an in depth experimental analysis, and proposal for a hybrid approach-Analysis of various user types in recommender systems to optimize bootstrapping of cold start users. 216 pp. Englisch. Codice articolo 9789491216077
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Includes the first in-depth investigation of the potential of distrust in the newly emerging domain of trust-enhanced recommendationPuts the budding field of trust-enhanced recommender systems more prominently on the mapTackles topical prob. Codice articolo 5839619
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book describes research performed in the context of trust/distrust propagation and aggregation, and their use in recommender systems. This is a hot research topic with important implications for various application areas. The main innovative contributions of the work are:new bilattice-based model for trust and distrust, allowing for ignorance and inconsistencyproposals for various propagation and aggregation operators, including the analysis of mathematical propertiesEvaluation of these operators on real data, including a discussion on the data sets and their characteristics.A novel approach for identifying controversial items in a recommender systemAn analysis on the utility of including distrust in recommender systemsVarious approaches for trust based recommendations (a.o. base on collaborative filtering), an in depth experimental analysis, and proposal for a hybrid approachAnalysis of various user types in recommender systems to optimize bootstrapping of cold start users.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 216 pp. Englisch. Codice articolo 9789491216077
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Buch. Condizione: Neu. Trust Networks for Recommender Systems | Patricia Victor (u. a.) | Buch | xiii | Englisch | 2011 | Atlantis Press | EAN 9789491216077 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Codice articolo 106749056
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