Графовые модели данных и алгоритмы для рекомендательных систем
эвристические алгоритмы поиска релевантных рекомендаций на основе представления данных графами тесного мира
978-3-659-67442-6
3659674427
96
2015-02-09
39.90 €
rus
https://images.our-assets.com/cover/230x230/9783659674426.jpg
https://images.our-assets.com/fullcover/230x230/9783659674426.jpg
https://images.our-assets.com/cover/2000x/9783659674426.jpg
https://images.our-assets.com/fullcover/2000x/9783659674426.jpg
Издание является изложением основных результатов диссертации на соискание степени кандидата технических наук. Работа анализирует существующие подходы к построению алгоритмов выбора рекомендаций и фокусирует внимание на два аспекта: проблему "холодного старта" и проблему масштабируемости алгоритмов. В работе предложен новый подход к решению этих проблем на основе представления данных в виде графов тесного мира и их самоорганизации по мере накопления информации о пользовательских предпочтениях. Разработанные алгоритмы опираются на новый вид графов - графы метризованного тесного мира, в которых топологическая метрика согласована с внешней метрикой на ножестве вершин. Построены эвристические алгоритмы поиска множеств максимально релевантных рекомендаций. Рассмотрены два приложения разработанных алгоритмов: для построения самоорганизующегося пульта управления для SmartTV и системы встраивания рекламных сообщений в процессы исходящих вызовов в сетях LTE и UMTS.
https://www.morebooks.de/books/ru/published_by/lap-lambert-academic-publishing/47/products
Информатика, ИТ
https://www.morebooks.de/store/ru/book/%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B8-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC/isbn/978-3-659-67442-6