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Les stratégies de recommandation basées sur le web, connues sous le nom de RS, sont devenues de plus en plus pertinentes et largement utilisées en raison de la grande quantité d'informations disponibles en ligne. La demande de systèmes personnalisés et filtrés ne cesse donc de croître. Les systèmes de recommandation sont des dispositifs de filtrage de l'information qui s'attaquent au problème de la surcharge d'informations en extrayant des informations cruciales d'immenses données générées en permanence. Ils prédisent les évaluations ou les préférences des utilisateurs à l'égard de certains…mehr

Produktbeschreibung
Les stratégies de recommandation basées sur le web, connues sous le nom de RS, sont devenues de plus en plus pertinentes et largement utilisées en raison de la grande quantité d'informations disponibles en ligne. La demande de systèmes personnalisés et filtrés ne cesse donc de croître. Les systèmes de recommandation sont des dispositifs de filtrage de l'information qui s'attaquent au problème de la surcharge d'informations en extrayant des informations cruciales d'immenses données générées en permanence. Ils prédisent les évaluations ou les préférences des utilisateurs à l'égard de certains éléments, ce qui facilite la prise de décision. Ce travail explore divers systèmes et algorithmes de recommandation appliqués spécifiquement aux recommandations de films.
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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.