Statistical Methods for Recommender Systems

Deepak K. Agarwal

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, 2016

1107036070 / 9781107036079

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Very well maintained. Small signs of wear but no tears, scratches or major flaws. Designing algorithms to recommend items such very goods 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. Copyright © Cambridge University Press.…

Bestandsnummer des Verkäufers 486641

Titel
Statistical Methods for Recommender Systems
Autor
Deepak K. Agarwal
Verlag
Cambridge University Press
Erscheinungsjahr
2016
Zustand
Good
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
1107036070
ISBN-13
9781107036079

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