Análisis del sistema de comercio electrónico con Recommendation y Mahout - Sukre, Pratima M
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En este libro, ofrecemos una visión general de las principales técnicas de minería de datos utilizadas en los sistemas de recomendación. En primer lugar, describimos los métodos de preprocesamiento habituales, como la limpieza de datos y la identificación de sesiones, para emplear el algoritmo de minería web en los registros del servidor web. Revisamos el método de clustering más importante, incluyendo el algoritmo de clustering k means. En los últimos años, la inundación de información ha creado problemas a los usuarios de la web. La mayoría de los sistemas de recomendación se basan en un…mehr

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Produktbeschreibung
En este libro, ofrecemos una visión general de las principales técnicas de minería de datos utilizadas en los sistemas de recomendación. En primer lugar, describimos los métodos de preprocesamiento habituales, como la limpieza de datos y la identificación de sesiones, para emplear el algoritmo de minería web en los registros del servidor web. Revisamos el método de clustering más importante, incluyendo el algoritmo de clustering k means. En los últimos años, la inundación de información ha creado problemas a los usuarios de la web. La mayoría de los sistemas de recomendación se basan en un enfoque basado en el contenido o en un enfoque colaborativo para hacer recomendaciones.
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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.