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 systme de recommandation est une sorte de systme de filtrage de l'information, qui suggre des lments pertinents aux utilisateurs. Les systmes de recommandation sont largement utiliss sur le Web pour recommander des produits et des services aux utilisateurs. De nombreux sites de commerce lectronique disposent de tels systmes. Le filtrage collaboratif est une technologie importante pour les systmes de recommandation. Les utilisateurs sont intresss par le regroupement des articles en catgories et pour chaque catgorie, il peut y avoir un groupe d'utilisateurs correspondant qui aime les articles de cette catgorie. Trouver l'intrt d'un utilisateur pour un groupe d'articles particulier et regrouper les utilisateurs ayant un intrt similaire est une caractristique distincte qui diffrencie ce travail. Ce systme 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 systme de recommandation est une sorte de systme de filtrage de l'information, qui suggre des lments pertinents aux utilisateurs. Les systmes de recommandation sont largement utiliss sur le Web pour recommander des produits et des services aux utilisateurs. De nombreux sites de commerce lectronique disposent de tels systmes. Le filtrage collaboratif est une technologie importante pour les systmes de recommandation. Les utilisateurs sont intresss par le regroupement des articles en catgories et pour chaque catgorie, il peut y avoir un groupe d'utilisateurs correspondant qui aime les articles de cette catgorie. Trouver l'intrt d'un utilisateur pour un groupe d'articles particulier et regrouper les utilisateurs ayant un intrt similaire est une caractristique distincte qui diffrencie ce travail. Ce systme mentionn dans le livre peut surmonter plusieurs limitations des algorithmes traditionnels.
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