Neuware -Information providers are a very promising application area of recommender systems due to the general problem of assessing the quality of information products prior to the purchase. Recommender systems automatically generate product recommendations: customers profit from a faster finding of relevant products, stores profit from rising sales. All aspects of recommender systems are covered: the economic background, mechanism design, a survey of systems in the Internet, statistical methods and algorithms, service oriented architectures, user interfaces, as well as experiences and data from real-world applications. Specific solutions for areas with strong privacy concerns, scalability issues for large collections of products, as well as algorithms to lessen the cold-start problem for a faster return on investment of recommender projects are addressed. This book describes all steps it takes to design, implement, and successfully operate a recommender system for a specific information platform.Physica Verlag, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 168 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783790821338

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Bibliografische Details

Titel

Recommender Systems for Information Providers

Verlag

Physica-Verlag HD M�r 2009

Erscheinungsjahr

2009

Sprache

Englisch

ISBN-10

3790821330

ISBN-13

9783790821338

Einband

Buch

Zustand

Neu

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Inhaltsangabe

Information providers are a very promising application area of recommender systems due to the general problem of assessing the quality of information products prior to the purchase. Recommender systems automatically generate product recommendations: customers profit from a faster finding of relevant products, stores profit from rising sales. All aspects of recommender systems are covered: the economic background, mechanism design, a survey of systems in the Internet, statistical methods and algorithms, service oriented architectures, user interfaces, as well as experiences and data from real-world applications. Specific solutions for areas with strong privacy concerns, scalability issues for large collections of products, as well as algorithms to lessen the cold-start problem for a faster return on investment of recommender projects are addressed. This book describes all steps it takes to design, implement, and successfully operate a recommender system for a specific information platform.

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