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Le strategie di raccomandazione basate sul Web, note come RS, sono diventate sempre più rilevanti e ampiamente utilizzate a causa della vasta quantità di informazioni disponibili online. Di conseguenza, la domanda di sistemi personalizzati e filtrati continua a crescere. I sistemi di raccomandazione servono come schemi di filtraggio delle informazioni che affrontano il problema del sovraccarico di informazioni estraendo intuizioni cruciali da dati immensi e continuamente generati. Prevedono le valutazioni o le preferenze degli utenti per gli articoli, aiutando il processo decisionale. Questo…mehr

Produktbeschreibung
Le strategie di raccomandazione basate sul Web, note come RS, sono diventate sempre più rilevanti e ampiamente utilizzate a causa della vasta quantità di informazioni disponibili online. Di conseguenza, la domanda di sistemi personalizzati e filtrati continua a crescere. I sistemi di raccomandazione servono come schemi di filtraggio delle informazioni che affrontano il problema del sovraccarico di informazioni estraendo intuizioni cruciali da dati immensi e continuamente generati. Prevedono le valutazioni o le preferenze degli utenti per gli articoli, aiutando il processo decisionale. Questo lavoro esplora diversi sistemi di raccomandazione e algoritmi applicati specificamente alle raccomandazioni di film.
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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.