Statistical Methods for Recommender Systems

Bee-Chung Chen

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, 2016

1107036070 / 9781107036079

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimensional prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781107036079

Titel
Statistical Methods for Recommender Systems
Autor
Bee-Chung Chen
Verlag
Cambridge University Press
Veröffentlichungsjahr
2016
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1107036070
ISBN-13
9781107036079
Artikelgewicht
585 Gramm
Abmessungen
235x157x21 mm

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