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9789811007477 - Spatio-Temporal Recommendation in Social Media di Yin, Hongzhi; Cui, Bin (16 risultati)
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 52,34
Spedizione EUR 2,29
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 61,58
Spedizione EUR 2,29
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (Paperback or Softback)
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback or Softback. Condizione: New. Spatio-Temporal Recommendation in Social Media. Book.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 58,81
Spedizione EUR 13,86
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pp. 128.
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 58,80
Spedizione EUR 17,36
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 66,66
Spedizione EUR 17,36
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Spatio-temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 9811007470 ISBN 13: 9789811007477
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 76,27
Spedizione EUR 11,57
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 128 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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EUR 58,39
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the major fundamentals of and the latest research on next-generation spatio-temporal recommendation systems in social media. It begins by describing the emerging characteristics of social media in the era of mobile internet, and explores the limitations to be found in current recommender techniques. The book subsequently presents a series of latent-class user models to simulate users' behaviors in decision-making processes, which effectively overcome the challenges arising from temporal dynamics of users' behaviors, user interest drift over geographical regions, data sparsity and cold start. Based on these well designed user models, the book develops effective multi-dimensional index structures such as Metric-Tree, and proposes efficient top-k retrieval algorithms to accelerate the process of online recommendation and support real-time recommendation. In addition, it offers methodologies and techniques for evaluating both the effectiveness and efficiency of spatio-temporal recommendation systems in social media. The book will appeal to a broad readership, from researchers and developers to undergraduate and graduate students.
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EUR 50,35
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Spatio-Temporal Recommendation in Social Media | Hongzhi Yin (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9789811007477 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (eng)
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 3 su 5 stelle
EUR 46,22
Spedizione EUR 5,50
Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer Nature Singapore Mai 2016, 2016
ISBN 10: 9811007470 ISBN 13: 9789811007477
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 53,49
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the major fundamentals of and the latest research on next-generation spatio-temporal recommendation systems in social media. It begins by describing the emerging characteristics of social media in the era of mobile internet, and explores the limitations to be found in current recommender techniques. The book subsequently presents a series of latent-class user models to simulate users' behaviors in decision-making processes, which effectively overcome the challenges arising from temporal dynamics of users' behaviors, user interest drift over geographical regions, data sparsity and cold start. Based on these well designed user models, the book develops effective multi-dimensional index structures such as Metric-Tree, and proposes efficient top-k retrieval algorithms to accelerate the process of online recommendation and support real-time recommendation. In addition, it offers methodologies and techniques for evaluating both the effectiveness and efficiency of spatio-temporal recommendation systems in social media. The book will appeal to a broad readership, from researchers and developers to undergraduate and graduate students. 128 pp. Englisch.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 76,41
Spedizione EUR 7,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand pp. 128.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 76,88
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. PRINT ON DEMAND pp. 128.
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EUR 48,37
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The first book to analyze the new characteristics of social media in the era of mobile internetCovers all emerging tasks and cutting-edge techniques for Spatio-Temporal Recommendation in Social MediaA.
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Spatio-Temporal Recommendation in Social Media
Libro 201 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer, Springer Mai 2016, 2016
ISBN 10: 9811007470 ISBN 13: 9789811007477
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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EUR 53,49
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the major fundamentals of and the latest research on next-generation spatio-temporal recommendation systems in social media. It begins by describing the emerging characteristics of social media in the era of mobile internet, and explores the limitations to be found in current recommender techniques. The book subsequently presents a series of latent-class user models to simulate users¿ behaviors in decision-making processes, which effectively overcome the challenges arising from temporal dynamics of users¿ behaviors, user interest drift over geographical regions, data sparsity and cold start. Based on these well designed user models, the book develops effective multi-dimensional index structures such as Metric-Tree, and proposes efficient top-k retrieval algorithms to accelerate the process of online recommendation and support real-time recommendation. In addition, it offers methodologies and techniques for evaluating both the effectiveness and efficiency of spatio-temporal recommendation systems in social media. The book will appeal to a broad readership, from researchers and developers to undergraduate and graduate students.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 128 pp. Englisch.
