Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België vanaf € 30
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België vanaf € 30
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Realtime Data Mining

Self-Learning Techniques for Recommendation Engines

Alexander Paprotny, Michael Thess
€ 105,45
+ 210 punten
Uitvoering
Levertermijn 1 à 4 weken
Eenvoudig bestellen
Veilig betalen
Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of realtime data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and realtime data mining systems are the counterpart of today's "classic" data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, realtime analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in realtime and an immediate feedback is guaranteed.

This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of realtime thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization.

Specificaties

Betrokkenen

Auteur(s):
Uitgeverij:

Inhoud

Aantal bladzijden:
313
Taal:
Engels
Reeks:

Eigenschappen

Productcode (EAN):
9783319013206
Verschijningsdatum:
16/12/2013
Uitvoering:
Hardcover
Formaat:
Genaaid
Afmetingen:
156 mm x 234 mm
Gewicht:
653 g
Standaard Boekhandel

Alleen bij Standaard Boekhandel

+ 210 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
E-BOOK ACTIE

Tot meer dan 50% korting

op een selectie e-books
E-BOOK ACTIE
E-book kortingen
Standaard Boekhandel

Beoordelingen

We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.