Die Informationsüberflutung ist eines der wichtigsten Probleme unserer Zeit. Sie ist in verschiedenen Bereichen zu beobachten, insbesondere in der Wirtschaft und bei Nachrichten. Dies gilt insbesondere für Nachrichten-Websites und das Internet, wo die Zuverlässigkeit von Nachrichten-Websites in der Regel durch die Menge der Nachrichten bestimmt wird, die dem Portal hinzugefügt werden. Die populärsten Nachrichten-Websites enthalten täglich eine Vielzahl von Nachrichtenartikeln. Die klassische Lösung zur Bewältigung der Informationsüberlastung ist eine Empfehlung. In diesem Buch evaluieren wir das MapReduce k-means und fuzzy k-means clustering für eine inhaltsbasierte Empfehlung für Nachrichtenartikel, basierend auf der Euklidischen Distanz und der Cosinus-Ähnlichkeitssuche. Dieser Ansatz besteht aus zwei Arbeitsphasen.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Bewertung von Clustering-Techniken für Nachrichtenempfehlungen | Ranjith Kumar Gatla (u. a.) | Taschenbuch | 64 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786202324090 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 133987925
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