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Der Umwelt zuliebe
Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Panagiotis Symeonidis, Andreas Zioupos (Taschenbuch, Englisch)
Optischer Zustand
Beschreibung
This book presents the algorithms used to provide recommendations by exploiting matrix factorization and tensor decomposition techniques. It highlights well-known decomposition methods for recommender systems, such as Singular Value Decomposition (SVD), UV-decomposition, Non-negative Matrix Factorization (NMF), etc. and describes in detail the pros and cons of each method for matrices and tensors.… This book provides a detailed theoretical mathematical background of matrix/tensor factorization techniques and a step-by-step analysis of each method on the basis of an integrated toy example that runs throughout all its chapters and helps the reader to understand the key differences among methods. It also contains two chapters, where different matrix and tensor methods are compared experimentally on real data sets, such as Epinions, GeoSocialRec, Last.fm, BibSonomy, etc. and provides further insights into the advantages and disadvantages of each method. The book offers a rich blend of theory and practice, making it suitable for students, researchers and practitioners interested in both recommenders and factorization methods. Lecturers can also use it for classes on data mining, recommender systems and dimensionality reduction methods. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
06.02.2017
Sprache
Englisch
EAN
9783319413563, 9783319413563
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Panagiotis Symeonidis, Andreas Zioupos
Seitenanzahl
102
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
Recommender Systems, Information Retrieval, Factorization Methods, Machine Learning, Matrix Factorization
Thema-Inhalt
UNH - Informationsrückgewinnung, Information Retrieval
UND - Data Warehousing
UYA - Theoretische Informatik
UYAM - Mathematik für Informatiker
UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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