Sistema di raccomandazione ibrido per dati spaziotemporali - Rastogi, Priyanka;Singh, Vijendra
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Questo lavoro discute un framework "RAiSE" che è un motore di raccomandazione ibrido su misura che raccomanda le aree migliori per la semina di una particolare coltura in base all'esplorazione di modelli climatici. Il sistema sfrutta i meriti di diverse tecniche, ovvero l'elaborazione parallela, il clustering e la classificazione per ottenere i risultati. Per raggiungere i suoi obiettivi, utilizza la potenza delle nuove tecnologie per i big data, come Hadoop.

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Produktbeschreibung
Questo lavoro discute un framework "RAiSE" che è un motore di raccomandazione ibrido su misura che raccomanda le aree migliori per la semina di una particolare coltura in base all'esplorazione di modelli climatici. Il sistema sfrutta i meriti di diverse tecniche, ovvero l'elaborazione parallela, il clustering e la classificazione per ottenere i risultati. Per raggiungere i suoi obiettivi, utilizza la potenza delle nuove tecnologie per i big data, come Hadoop.
Autorenporträt
A Sra. Priyanka é professora assistente na Universidade NorthCap,Gurugram. Trabalhou para uma empresa de TI durante 3 anos antes de seguir uma carreira académica. É B.Tech da Jaypee University of Information Technology (JUIT), Solan. Concluiu o seu M.Tech (Medalha de Ouro) em Informática e está actualmente a tirar o doutoramento na NCU.