Zioupos andreas (15 risultati)
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Editore: Springer International Publishing AG, CH, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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Paperback. Condizione: New. 1st ed. 2016. This book presents the algorithms used to provide recommendations by exploiting matrix factorization and tensor decomposition techniques. It highlights well-known decomposition methods for recommender systems, such as Singular Value Decomposition (SVD), UV-decomposition, Non-negative Mat…rix Factorization (NMF), etc. and describes in detail the pros and cons of each method for matrices and tensors. This book provides a detailed theoretical mathematical background of matrix/tensor factorization techniques and a step-by-step analysis of each method on the basis of an integrated toy example that runs throughout all its chapters and helps the reader to understand the key differences among methods. It also contains two chapters, where different matrix and tensor methods are compared experimentally on real data sets, such as Epinions, GeoSocialRec, Last.fm, BibSonomy, etc. and provides further insights into the advantages and disadvantages of each method. The book offers a rich blend of theory and practice, making it suitable for students, researchers and practitioners interested in both recommenders and factorization methods. Lecturers can also use it for classes on data mining, recommender systems and dimensionality reduction methods.
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 2017-02-06, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 17,49 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Condizione: New. pp. 108 1st ed. 2016 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Verlag New York Inc, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Paperback. Condizione: Brand New. 108 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing AG, CH, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
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Paperback. Condizione: New. 1st ed. 2016. This book presents the algorithms used to provide recommendations by exploiting matrix factorization and tensor decomposition techniques. It highlights well-known decomposition methods for recommender systems, such as Singular Value Decomposition (SVD), UV-decomposition, Non-negative Mat…rix Factorization (NMF), etc. and describes in detail the pros and cons of each method for matrices and tensors. This book provides a detailed theoretical mathematical background of matrix/tensor factorization techniques and a step-by-step analysis of each method on the basis of an integrated toy example that runs throughout all its chapters and helps the reader to understand the key differences among methods. It also contains two chapters, where different matrix and tensor methods are compared experimentally on real data sets, such as Epinions, GeoSocialRec, Last.fm, BibSonomy, etc. and provides further insights into the advantages and disadvantages of each method. The book offers a rich blend of theory and practice, making it suitable for students, researchers and practitioners interested in both recommenders and factorization methods. Lecturers can also use it for classes on data mining, recommender systems and dimensionality reduction methods.
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Verlag GmbH, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: Buchpark, Trebbin, GermaniaBuchpark
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Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Editore: Springer-Verlag GmbH, 2017
Serie: Libro 223 di 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Da: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, GermaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Softcover. Condizione: gut. 2017. Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems In deutscher Sprache. pages.
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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