Analyse eines E-Commerce-Systems mit Recommendation und Mahout - Sukre, Pratima M
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In diesem Buch geben wir einen Überblick über die wichtigsten Data-Mining-Techniken, die in Recommender-Systemen verwendet werden. Online-Empfehlung und -Vorhersage ist eine weit verbreitete Anwendung des Webusage Mining. Wir beschreiben zunächst gängige Vorverarbeitungsmethoden wie Datenbereinigung und Sitzungsidentifizierung, um Web Mining-Algorithmen auf Webserverprotokollen einzusetzen. Wir besprechen die wichtigsten Clustering-Methoden, einschließlich des K-Mittel-Clustering-Algorithmus, der verwendet wird. In den letzten Jahren hat die Informationsüberflutung zu einem Problem für die…mehr

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Produktbeschreibung
In diesem Buch geben wir einen Überblick über die wichtigsten Data-Mining-Techniken, die in Recommender-Systemen verwendet werden. Online-Empfehlung und -Vorhersage ist eine weit verbreitete Anwendung des Webusage Mining. Wir beschreiben zunächst gängige Vorverarbeitungsmethoden wie Datenbereinigung und Sitzungsidentifizierung, um Web Mining-Algorithmen auf Webserverprotokollen einzusetzen. Wir besprechen die wichtigsten Clustering-Methoden, einschließlich des K-Mittel-Clustering-Algorithmus, der verwendet wird. In den letzten Jahren hat die Informationsüberflutung zu einem Problem für die Internetnutzer geführt. Die meisten der Empfehlungssysteme basieren auf einem inhaltsbasierten oder kollaborativen Ansatz, um Empfehlungen zu geben.
Autorenporträt
Pratima M Sukre obtém BE em 2014 & ME em Engenharia Informática 2019 no MGM'S Jawaharlal Neharu Engineering College, Aurangabad-Maharashtra-India. A sua área de interesse inclui Data Mining,Big Data, Cloud Computing.