Recommender Systems : A Multi-Disciplinary Approach
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2023
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- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents a multi-disciplinary approach for development of Recommender Systems. It explains different types of pertinent algorithms with their comparative analysis, and their role for different applications including case studies. It explains Big Data behind Recommender System, making good decision support systems, etc.
Codice articolo 9781032333212
- Titolo
- Recommender Systems : A Multi-Disciplinary Approach
- Autore
- Monideepa Roy
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032333219
- ISBN 13
- 9781032333212
- Peso dell'articolo
- 587 grammi
- Dimensioni
- 240x161x20 mm
- Serie
- Libro 2 di 2: Intelligent Systems
Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach presents a multi-disciplinary approach for the development of recommender systems. It explains different types of pertinent algorithms with their comparative analysis and their role for different applications. This book explains the big data behind recommender systems, the marketing benefits, how to make good decision support systems, the role of machine learning and artificial networks, and the statistical models with two case studies. It shows how to design attack resistant and trust-centric recommender systems for applications dealing with sensitive data.
Features of this book:
- Identifies and describes recommender systems for practical uses
- Describes how to design, train, and evaluate a recommendation algorithm
- Explains migration from a recommendation model to a live system with users
- Describes utilization of the data collected from a recommender system to understand the user preferences
- Addresses the security aspects and ways to deal with possible attacks to build a robust system
This book is aimed at researchers and graduate students in computer science, electronics and communication engineering, mathematical science, and data science.
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