Realtime Data Mining Self-Learning Techniques for Recommendation Engines (Applied and Numerical Harmonic Analysis) 2013
Title: Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines
Author(s): Alexander Paprotny, Michael Thess (auth.)
Series: Applied and Numerical Harmonic Analysis
Publisher: Springer International Publishing
Year: 2013
Language: English
Pages: 333
ISBN: 978-3-319-01320-6, 978-3-319-01321-3
Size: 4 MB
۱۰۲٫۵۱$: amazon price
قیمت همین کتاب در سایت گلوبایت فقط
۳۰۰۰۰تومان
۹۹٫۰۰۰ تومان
برای خرید آنی با استفاده از درگاه های بانکی عضو شتاب بر روی دکمه خرید کلیک کنید
در خرید خود دقت کنید زیرا فایل فروش رفته متاسفانه قابل برگشت نیست.
قیمت ها به تومان است.
اگر فایل کتاب به صورت اتوماتیک و آنی ایمیل نشد، نگران نباشید ،
ایمیل:info@globyte.ir
یا اس ام اس :09369203564 کنید
براتون به صورت دستی ایمیل میکنیم.
کليک جهت خريد کالا ، به منظور پذيرش قوانين و مقررات سايت مي باشد .
جهت سفارش لطفا اطلاعات زير را تکميل نماييد :
پس از پرداخت وجه لینک دانلود آنی به ایمیلتان ارسال می شود
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.
توصیف رمان مفاهیم ریاضی برای موتورهای توصیه بیدرنگ داده کاوی: Self-Learning تکنیک های موتورهای توصیه ویژگی های صدا چارچوب ریاضی وحدت روش در کنترل و نظریه های یادگیری تانسور اعداد طبیعی و روش سلسله مراتبی مبتنی بر. علاوه بر این، نتایج امیدوار کننده از آزمایش های متعدد بر روی داده های دنیای واقعی ارائه.منطقه بیدرنگ داده کاوی در حال حاضر در حال توسعه درسرعت فوق العاده پویا و سیستم های استخراج از معادنداده بیدرنگ همتای سیستم های استخراج داده ها“کلاسیک” امروز هستند. در حالی که دومی از داده هایتاریخی و سپس استفاده از آن به استنباط اقدامات لازم،بیدرنگ تجزیه و تحلیل سیستم های یادگیری و عمل به طور مداوم و خودکار. پیشگامان این تجزیه و تحلیل ترافیک جدیدسیستم موتور توصیه هستند. آنها اصولا در اینترنت، که درآن تمام اطلاعات موجود در بیدرنگ و بازخورد فوری تضمین شده است در بر داشت.
از آنجا که آن یک راه جدید بیدرنگ فکر کردن با توجه بهوظایف توصیه مشکلات کنترل theoretic منتقل تجدید نظراین نشریات می بینید؟ به کامپیوتر دانشمندان و متخصصاندر یادگیری ماشینی به خصوص از ناحیه سیستمrecommender. بیدرنگ داده کاوی: دلیل آن را همواره بهبرخی از مناطق ریاضی امیدوار کننده ترین، یعنی نظریهکنترل تقریب چند سطحی و تانسور اعداد طبیعی ترکیبیخود یادگیری تکنیک های موتورهای توصیه نیز نرم افزار گراریاضیدانان می کنیم.
