Optimized Ranking-Based Techniques for Improving Aggregate Recommendation Diversity

Langue : anglais

Edité par GRIN Verlag, GRIN Verlag, 2013

3656563241 / 9783656563242

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Livre broché

Etat: Neuf

EUR 15,95

EUR 35,00 expédition 
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

Quantité disponible : 1 disponible

Ajouter au panier
Retours gratuits sous 30 jours

A propos de cet article

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Master's Thesis from the year 2013 in the subject Computer Science - Miscellaneous, grade: 1, , course: ME computer science, language: English, abstract: This paper investigates how demand-side factors contribute to the Internet's 'Long Tail' phenomenon. It first models how a reduction in search costs will affect the concentration in product sales. Then, by analyzing data collected from a multi-channel retailing company, it provides empirical evidence that the Internet channel exhibits a significantly less concentrated sales distribution, when compared with traditional channels. The difference in the sales distribution is highly significant, even after controlling for consumer differences. Furthermore, the effect is particularly strong for individuals with more prior experience using the Internet channel. We find evidence that Internet purchases made by consumers with prior Internet experience are more skewed toward obscure products, compared with consumers who have no such experience. We observe the opposite outcome when comparing purchases by the same consumers through the catalog channel. If the relationships we uncover persist, the underlying trends in technology and search costs portend an ongoing shift in the distribution of product sales. Singular Value Decomposition (SVD), together with the Expectation-Maximization (EM) procedure, can be used to find a low-dimension model that maximizes the log likelihood of observed ratings in recommendation systems. However, the computational cost of this approach is a major concern, since each iteration of the EM algorithm requires a new SVD computation. We present a novel algorithm that incorporates SVD approximation into the EM procedure to reduce the overall computational cost while maintaining accurate predictions. Furthermore, we propose a new framework for collaborating filtering in distributed recommendation systems that allows users to maintain their own rating profiles for privacy. We conduct offline and online tests of our ranking algorithm. We use Yahoo! Search queries that resulted in a click on a Yahoo! Movies or Internet Movie Database (IMDB) movie URL. Our online test involved 44 Yahoo! Employees providing subjective assessments of results quality. In both tests, our ranking methods show significantly better recall and quality than IMDB search and Yahoo! Movies current search. Reduced rank approximation of matrices has hitherto been possible only by un-weighted least squares. This paper presents iterative techniques for obtaining such approximations when weights are introduced. …

N° de réf. du vendeur 9783656563242

Titre
Optimized Ranking-Based Techniques for Improving Aggregate Recommendation Diversity
Auteur
Saravana Kumar
Éditeur
GRIN Verlag, GRIN Verlag
Année de publication
2013
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3656563241
ISBN à 13 chiffres
9783656563242
Poids de l'article
45 grammes
Dimensions
210x148x2 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Allemagne

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis

Article7 à 10 jours ouvrés5 à 7 jours ouvrés
Premier articleEUR 35,00EUR 45,00
Les délais de livraison sont fixés par les vendeurs et varient en fonction du transporteur et du lieu. Les commandes transitant par les douanes peuvent être retardées et les acheteurs sont responsables de tous les droits ou frais associés. Les vendeurs peuvent vous contacter au sujet de frais supplémentaires afin de couvrir toute augmentation des coûts d'expédition de vos articles.

Modes de paiement

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Chèque
  • Paypal
  • Virement bancaire

Description de la boutique

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Spécialité

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Profil professionnel du vendeur

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Allemagne 37574

Empreinte

Informations sur le vendeur:

AHA-BUCH GmbH
représenté par le directeur général Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Alemagne
Téléphone: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
inscrit à Registre du commerce Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691

Modes alternatifs de règlement des différends :
La Commission européenne fournit une plate-forme de règlement extrajudiciaire des litiges en ligne (plate-forme ODR), accessible sous https://ec.europa.eu/odr.

Nous sommes membres de l’initiative « FairCommerce » depuis le 25.05.2018.
Pour plus d’informations, voir www.fair-commerce.de.