Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Movie Recommendation System Using Convolution Neural Network. Elevating Movie Recommendation through Advanced Clustering with Convolutional Neural Networks
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Jyoti Kumari,Sanjiv Sharma and Pradeep Yadav
ISBN: 9786206166894
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 25144 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 759693
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: Web-based recommendation strategies, known as RS, have become increasingly relevant and widely utilized due to the vast amount of information available online. The demand for personalized and filtered systems continues to grow as a result. Recommendation systems serve as information filtering schemes that address the problem of information overload by extracting crucial insights from immense and continuously generated data. They predict user ratings or preferences for items, aiding in decision-making. This work explores various recommendation systems and algorithms applied specifically to movie recommendations.
Ключевые слова: CNN, MovieLens-1m dataset, web-based recommendation
Похожие издания
Отрасли знаний: Точные науки -> Информатика и программирование Shreya Agrawal A Combinatorial Approach for Movie Recommendation System. . 2017 г., 132 стр., мягкий переплет !! Investigation of different Movie Recommendation systems !! !! Movie Recommendation systems are most prevalent, influential and advanced technology !! !! Getting an additional worth from the user’s database !! !! Knowing people`s movie preferences !! !! Combinatorial and scalable approach !! !! Solving Movie recommendation system Problems !!... | 33510 тг |