Context aware ranking factorization models par rendle steffen (20 résultats)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2014
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Langue : anglais
Edité par Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2010
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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 co…ntext 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'.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2014
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Edité par Springer, 2014
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Taschenbuch. Etat : Neu. Context-Aware Ranking with Factorization Models | Steffen Rendle | Taschenbuch | Studies in Computational Intelligence | xii | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9783642423970 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[do…t]com | Anbieter: preigu.
Langue : anglais
Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2014
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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'.
Langue : anglais
Edité par Springer-Verlag GmbH, 2010
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
Langue : anglais
Edité par Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2010
Série : Livre 24 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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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 co…ntext 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'.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2014
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Edité par Springer Berlin Heidelberg Okt 2014, 2014
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. alwa…ys 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'. 192 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2014
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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 fieldPresents… a unifi.
Langue : anglais
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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 fie…ldContext-aware ranki.
Langue : anglais
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 t…he 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'.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 192 pp. Englisch.
