Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines (Applied and Numerical Harmonic Analysis) : Toward the Self-Learning Recommendation Engine
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag Gmbh, 2013
Serie: Libro 48 di 88 - Applied and Numerical Harmonic Analysis
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- Usato
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Gebraucht - Sehr gut sg - leichte beschädigungen oder verschmutzungen, ungelesenes mängelexemplar, gestempelt - Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of real-time data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and real-time data mining systems are the counterpart of today's 'classic' data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, real-time analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in real-time and an immediate feedback is guaranteed. This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of real-time thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization.…
Codice articolo INF1000339798
- Titolo
- Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines (Applied and Numerical Harmonic Analysis) : Toward the Self-Learning Recommendation Engine
- Autore
- Alexander Paprotny, Michael Thess
- Editore
- Springer-Verlag Gmbh
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Sehr gut
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319013203
- ISBN 13
- 9783319013206
- Peso dell'articolo
- 676 grammi
- Dimensioni
- 241x160x24 mm
- Serie
- Libro 48 di 88: Applied and Numerical Harmonic Analysis
Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of realtime data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and realtime data mining systems are the counterpart of today's “classic” data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, realtime analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in realtime and an immediate feedback is guaranteed.
This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of realtime thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization.
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Dalla quarta di copertina
Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of realtime data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and realtime data mining systems are the counterpart of today's “classic” data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, realtime analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in realtime and an immediate feedback is guaranteed.
This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of realtime thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization.
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