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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 108 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems | Panagiotis Symeonidis (u. a.) | Taschenbuch | vi | Englisch | 2017 | Springer | EAN 9783319413563 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2017
ISBN 10: 3319413562 ISBN 13: 9783319413563
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems Panagiotis Symeonidis, Andreas Zioupos
Buch 223 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Softcover. Zustand: gut. 2017. Matrix and Tensor Factorization Techniques for Recommender Systems In deutscher Sprache. pages.
