Recommender Systems: The Textbook
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Beschreibung
"Recommender Systems: The Textbook" von Charu C. Aggarwal bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis von Empfehlungssystemen, die heute in vielen digitalen Plattformen weit verbreitet sind. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte und fortschrittliche Techniken zur Erstellung von Empfehlungsalgorithmen. Es beginnt mit einer Übersicht über die verschiedenen Arten von Empfehlungssystemen, einschließlich kollaborativer Filterung, inhaltsbasierter Empfehlungen und hybrider Ansätze. Aggarwal erklärt mathematische Modelle und Algorithmen detailliert und illustriert diese mit praktischen Beispielen. Darüber hinaus werden Themen wie Matrixfaktorisierung, Deep Learning für Recommender-Systeme sowie das Handling von Skalierbarkeits- und Echtzeitanforderungen behandelt. Das Buch beleuchtet auch Herausforderungen wie Datenknappheit, Cold Start-Probleme und Bias in Empfehlungssystemen. Neben theoretischem Wissen bietet das Buch praktische Anleitungen zur Implementierung von Recommender-Systemen sowie Einblicke in aktuelle Forschungstrends auf diesem Gebiet. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute aus der Industrie, die ein tieferes Verständnis für die Entwicklung effektiver Empfehlungsstrategien gewinnen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 528 Seiten
- Erschienen 2000
- Springer
- Hardcover
- 300 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 416 Seiten
- Erschienen 2012
- Wiley
- Hardcover
- 852 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2016
- Sage Publications, Inc
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Taschenbuch
- 632 Seiten
- Erschienen 2016
- MIT Press
- Hardcover
- 648 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 480 Seiten
- Erschienen 2009
- Wiley