Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Scrutable Adaptivity in Community-Enabled Web Portals.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Fedor Bakalov
ISBN: 9783659357077
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 244
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 52179 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 119517
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book presents a framework for scrutable adaptivity in community-enabled web portals. The framework provides four models that an adaptive system needs for personalization: (1) a user model representing information about individual users, (2) a metadata repository providing annotations of content, (3) domain model defining machine-processable semantics of the domain knowledge used for modeling user features and annotating content, and (4) personalization rules defining the logic of adaptation. Also, the framework provides methods for keeping these models up-to-date, complete, and accurate. Among others, these methods leverage the technology for Natural Language Processing and the willingness of the user community to contribute and annotate content. Furthermore, the framework provides graphical user interfaces and interaction patters for allowing users to view and adapt these models.
Ключевые слова: Usability, Recommender Systems, User Modeling, social semantic web