Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Modeling Activation Processes in Human Memory for Tag Recommendations. Using Models from Human Memory Theory to Implement Recommender Systems for Social Tagging and Microblogging Environments
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Dominik Kowald
ISBN: 9786202320726
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 168
Издательство: S?dwestdeutscher Verlag f?r Hochschulschriften
Цена: 46404 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 501222
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: Social tagging systems enable users to collaboratively assign freely chosen keywords (i.e., tags) to resources (e.g., Web links). In order to support users in finding descriptive tags, tag recommendation algorithms have been proposed. One issue of current state-of-the-art tag recommendation algorithms is that they are often designed in a purely data-driven way and thus, lack a thorough understanding of the cognitive processes that play a role when people assign tags to resources. A prominent example is the activation equation of the cognitive architecture ACT-R, which formalizes activation processes in human memory to determine if a specific memory unit (e.g., a word or tag) will be needed in a specific context. It is the aim of this thesis to investigate if a cognitive-inspired approach, which models activation processes in human memory, can improve tag recommendations. The findings of this thesis demonstrate that activation processes in human memory can be utilized to improve not only social tag recommendations but also hashtag recommendations. This opens up a number of possible research strands for future work, such as the design of cognitive-inspired recommender systems.
Ключевые слова: recommender systems, tag recommendations, human memory theory, recommendation evaluation, data science, big data, ACT-R