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Context-Aware Ranking With Factorization Models - Couverture rigide
Livre 24 sur 538: Studies in Computational Intelligence
Synopsis
Context-aware ranking is an important task in search engine ranking. This book presents a generic method for context-aware ranking as well as its application. It applies this general theory to the three scenarios of item, tag and sequential-set recommendation.
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Context-Aware Ranking with Factorization Models (eng)
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Context-Aware Ranking With Factorization Models
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Springer, 2010
ISBN 10 : 3642168973
ISBN 13 : 9783642168970
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Context-Aware Ranking with Factorization Models (Studies in Computational Intelligence, 330)
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Context-Aware Ranking With Factorization Models
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a unified theory of context-aware ranking that subsumes several recommendation tasks such as item, tag and context-aware recommendation Easily readable and understandable Written by an expert in the fieldContext-aware ranki. N° de réf. du vendeur 5051292
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
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Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2010
ISBN 10 : 3642168973
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Hardback. Etat : New. 2011 ed. Context-aware ranking is an important task with many applications. E.g. in recommender systems items (products, movies, .) and for search engines webpages should be ranked. In all these applications, the ranking is not global (i.e. always the same) but depends on the context. Simple examples for context are the user for recommender systems and the query for search engines. More complicated context includes time, last actions, etc. The major problem is that typically the variable domains (e.g. customers, products) are categorical and huge, the observations are very sparse and only positive events are observed. In this book, a generic method for context-aware ranking as well as its application are presented. For modelling a new factorization based on pairwise interactions is proposed and compared to other tensor factorization approaches. For learning, the `Bayesian Context-aware Ranking' framework consisting of an optimization criterion and algorithm is developed. The second main part of the book applies this general theory to the three scenarios of item, tag and sequential-set recommendation. Furthermore extensions of time-variant factors and one-class problems are studied. This book generalizes and builds on work that has received the `WWW 2010 Best Paper Award', the `WSDM 2010 Best Student Paper Award' and the `ECML/PKDD 2009 Best Discovery Challenge Award'. N° de réf. du vendeur LU-9783642168970
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Context-Aware Ranking with Factorization Models
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Hardback. Etat : New. 2011 ed. Context-aware ranking is an important task with many applications. E.g. in recommender systems items (products, movies, .) and for search engines webpages should be ranked. In all these applications, the ranking is not global (i.e. always the same) but depends on the context. Simple examples for context are the user for recommender systems and the query for search engines. More complicated context includes time, last actions, etc. The major problem is that typically the variable domains (e.g. customers, products) are categorical and huge, the observations are very sparse and only positive events are observed. In this book, a generic method for context-aware ranking as well as its application are presented. For modelling a new factorization based on pairwise interactions is proposed and compared to other tensor factorization approaches. For learning, the `Bayesian Context-aware Ranking' framework consisting of an optimization criterion and algorithm is developed. The second main part of the book applies this general theory to the three scenarios of item, tag and sequential-set recommendation. Furthermore extensions of time-variant factors and one-class problems are studied. This book generalizes and builds on work that has received the `WWW 2010 Best Paper Award', the `WSDM 2010 Best Student Paper Award' and the `ECML/PKDD 2009 Best Discovery Challenge Award'. N° de réf. du vendeur LU-9783642168970
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