Filmempfehlungssystem mit neuronalem Faltungsnetzwerk - Kumari, Jyoti;Sharma, Sanjiv;Yadav, Pradeep
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Web-basierte Empfehlungsstrategien, bekannt als RS, werden aufgrund der riesigen Menge an online verfügbaren Informationen immer relevanter und häufiger genutzt. Die Nachfrage nach personalisierten und gefilterten Systemen nimmt daher weiter zu. Empfehlungssysteme dienen als Informationsfiltersysteme, die das Problem der Informationsüberlastung angehen, indem sie wichtige Erkenntnisse aus den riesigen und kontinuierlich generierten Daten extrahieren. Sie sagen die Bewertungen oder Vorlieben der Benutzer für bestimmte Artikel voraus und helfen so bei der Entscheidungsfindung. In dieser Arbeit…mehr

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Produktbeschreibung
Web-basierte Empfehlungsstrategien, bekannt als RS, werden aufgrund der riesigen Menge an online verfügbaren Informationen immer relevanter und häufiger genutzt. Die Nachfrage nach personalisierten und gefilterten Systemen nimmt daher weiter zu. Empfehlungssysteme dienen als Informationsfiltersysteme, die das Problem der Informationsüberlastung angehen, indem sie wichtige Erkenntnisse aus den riesigen und kontinuierlich generierten Daten extrahieren. Sie sagen die Bewertungen oder Vorlieben der Benutzer für bestimmte Artikel voraus und helfen so bei der Entscheidungsfindung. In dieser Arbeit werden verschiedene Empfehlungssysteme und Algorithmen untersucht, die speziell auf Filmempfehlungen angewandt werden.
Autorenporträt
La signora Jyoti Kumari lavora come professore assistente presso l'ITM di Gwalior. Ha pubblicato numerosi lavori di ricerca in conferenze e riviste rinomate. La sua area di ricerca è l'apprendimento automatico e la scienza dei dati. È tutor di studenti universitari in progetti di ricerca relativi all'apprendimento automatico.