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Moteur de recommandation à filtrage collaboratif basé sur les intérêts

AUTHOR Shinde, Suraj
PUBLISHER Editions Notre Savoir (09/16/2021)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Le systme de recommandation est une sorte de systme de filtrage de l'information, qui suggre des lments pertinents aux utilisateurs. Les systmes de recommandation sont largement utiliss sur le Web pour recommander des produits et des services aux utilisateurs. De nombreux sites de commerce lectronique disposent de tels systmes. Le filtrage collaboratif est une technologie importante pour les systmes de recommandation. Les utilisateurs sont intresss par le regroupement des articles en catgories et pour chaque catgorie, il peut y avoir un groupe d'utilisateurs correspondant qui aime les articles de cette catgorie. Trouver l'intrt d'un utilisateur pour un groupe d'articles particulier et regrouper les utilisateurs ayant un intrt similaire est une caractristique distincte qui diffrencie ce travail. Ce systme mentionn dans le livre peut surmonter plusieurs limitations des algorithmes traditionnels.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786204086118
ISBN-10: 6204086111
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: French
More Product Details
Page Count: 68
Carton Quantity: 104
Product Dimensions: 6.00 x 0.16 x 9.00 inches
Weight: 0.25 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Le systme de recommandation est une sorte de systme de filtrage de l'information, qui suggre des lments pertinents aux utilisateurs. Les systmes de recommandation sont largement utiliss sur le Web pour recommander des produits et des services aux utilisateurs. De nombreux sites de commerce lectronique disposent de tels systmes. Le filtrage collaboratif est une technologie importante pour les systmes de recommandation. Les utilisateurs sont intresss par le regroupement des articles en catgories et pour chaque catgorie, il peut y avoir un groupe d'utilisateurs correspondant qui aime les articles de cette catgorie. Trouver l'intrt d'un utilisateur pour un groupe d'articles particulier et regrouper les utilisateurs ayant un intrt similaire est une caractristique distincte qui diffrencie ce travail. Ce systme mentionn dans le livre peut surmonter plusieurs limitations des algorithmes traditionnels.
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