Approche de recommandation de page Web utilisant des modèles séquentiels pondérés - Couverture souple
Synopsis
Prédire la navigation des internautes à l'aide de techniques d'exploration de l'utilisation du Web. Ce livre se concentre principalement sur l'applicabilité dans le monde réel d'une nouvelle approche de recommandation de pages Web utilisant à la fois des modèles séquentiels pondérés et un modèle probabiliste de Markov. Pour trouver les modèles séquentiels pondérés, l'algorithme PrefixSpan existant a été modifié en incorporant des contraintes de pondération telles que le temps passé et les visites récentes. Une fois que les motifs séquentiels pondérés sont identifiés, un arbre basé sur Patricia-trie est construit. Enfin, à partir de l'arbre de motifs construit, la recommandation de pages Web aux utilisateurs actuels est effectuée à l'aide du modèle probabiliste de Markov. Ce modèle permet de raisonner et de calculer de manière aussi complexe que possible pour identifier les pages Web à consulter à l'avenir en fonction des intérêts de navigation passés de l'utilisateur.
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Approche de recommandation de page Web utilisant des modèles séquentiels pondérés
Edité par
Editions Notre Savoir Okt 2022, 2022
ISBN 10 : 6205257394
ISBN 13 : 9786205257395
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Prédire la navigation des internautes à l'aide de techniques d'exploration de l'utilisation du Web. Ce livre se concentre principalement sur l'applicabilité dans le monde réel d'une nouvelle approche de recommandation de pages Web utilisant à la fois des modèles séquentiels pondérés et un modèle probabiliste de Markov. Pour trouver les modèles séquentiels pondérés, l'algorithme PrefixSpan existant a été modifié en incorporant des contraintes de pondération telles que le temps passé et les visites récentes. Une fois que les motifs séquentiels pondérés sont identifiés, un arbre basé sur Patricia-trie est construit. Enfin, à partir de l'arbre de motifs construit, la recommandation de pages Web aux utilisateurs actuels est effectuée à l'aide du modèle probabiliste de Markov. Ce modèle permet de raisonner et de calculer de manière aussi complexe que possible pour identifier les pages Web à consulter à l'avenir en fonction des intérêts de navigation passés de l'utilisateur. 176 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786205257395
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Taschenbuch. Etat : Neu. Approche de recommandation de page Web utilisant des modèles séquentiels pondérés | Suneetha K | Taschenbuch | Französisch | 2022 | Editions Notre Savoir | EAN 9786205257395 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 125724114
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Prédire la navigation des internautes à l'aide de techniques d'exploration de l'utilisation du Web. Ce livre se concentre principalement sur l'applicabilité dans le monde réel d'une nouvelle approche de recommandation de pages Web utilisant à la fois des modèles séquentiels pondérés et un modèle probabiliste de Markov. Pour trouver les modèles séquentiels pondérés, l'algorithme PrefixSpan existant a été modifié en incorporant des contraintes de pondération telles que le temps passé et les visites récentes. Une fois que les motifs séquentiels pondérés sont identifiés, un arbre basé sur Patricia-trie est construit. Enfin, à partir de l'arbre de motifs construit, la recommandation de pages Web aux utilisateurs actuels est effectuée à l'aide du modèle probabiliste de Markov. Ce modèle permet de raisonner et de calculer de manière aussi complexe que possible pour identifier les pages Web à consulter à l'avenir en fonction des intérêts de navigation passés de l'utilisateur.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 176 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786205257395
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Prédire la navigation des internautes à l'aide de techniques d'exploration de l'utilisation du Web. Ce livre se concentre principalement sur l'applicabilité dans le monde réel d'une nouvelle approche de recommandation de pages Web utilisant à la fois des modèles séquentiels pondérés et un modèle probabiliste de Markov. Pour trouver les modèles séquentiels pondérés, l'algorithme PrefixSpan existant a été modifié en incorporant des contraintes de pondération telles que le temps passé et les visites récentes. Une fois que les motifs séquentiels pondérés sont identifiés, un arbre basé sur Patricia-trie est construit. Enfin, à partir de l'arbre de motifs construit, la recommandation de pages Web aux utilisateurs actuels est effectuée à l'aide du modèle probabiliste de Markov. Ce modèle permet de raisonner et de calculer de manière aussi complexe que possible pour identifier les pages Web à consulter à l'avenir en fonction des intérêts de navigation passés de l'utilisateur. N° de réf. du vendeur 9786205257395
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