
Realtime Data Mining
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Beschreibung
¿¿¿¿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. von Paprotny, Alexander und Thess, Michael
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Über den Autor
- Hardcover
- 624 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- paperback -
- Erschienen 2015
- Wiley India
- Klappenbroschur
- 320 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter Oldenbourg
- Gebunden
- 378 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Hardcover
- 488 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- hardcover
- 200 Seiten
- Erschienen 2014
- CRC Press Inc
- paperback
- 459 Seiten
- Erschienen 2022
- O'Reilly Media
- Hardcover
- 480 Seiten
- Erschienen 2014
- John Wiley & Sons Inc
- Kartoniert
- 514 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Kartoniert
- 208 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 312 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- Gebunden
- 440 Seiten
- Erschienen 2017
- De Gruyter Oldenbourg
- Gebunden
- 211 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- hardcover
- 336 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley
- Taschenbuch
- 218 Seiten
- Erschienen 2012
- Morgan & Claypool Publishers
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Klappenbroschur
- 351 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter Oldenbourg
- Hardcover
- 264 Seiten
- World Scientific Publishing...
- Kartoniert
- 190 Seiten
- Erschienen 2016
- Technics Publications