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

Smart Service Recommendation System.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Amol Majgave and Pallavi Majgave
ISBN: 9786139869190
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23208 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 208176
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: In the era of internet, amount of data grown beyond the capacity of storing and processing, this is known as Big Data. When Users deals with Big Data it face varies difficulty at the time of needful data extraction. Therefore, the purpose of Smart Service Recommender system is providing appropriate recommendations to users as per their interest. In the past few years, the amount of online web data has increases explosively, yielding the big data processing and analysis problem for recommender systems. Consequently, most of the traditional service recommender systems frequently suffer from scalability and inefficiency problems when processing or analyzing such large volume data. Moreover, an existing service recommender system present the same ratings and rankings of items to different users without considering varied users? preferences, and therefore fails to meet users personalized requirements
Ключевые слова: Big Data, MapReduce, Hadoop, recommender system