Ulteriori informazioni
Dans le commerce électronique moderne, il n'est pas facile pour les clients de trouver les meilleurs produits qui les intéressent car il y a des millions de produits disponibles en ligne. Les systèmes de recommandation sont l'un des systèmes de filtrage de l'information qui prévoient les articles qui peuvent présenter un intérêt supplémentaire pour l'utilisateur dans un grand ensemble d'articles sur la base des intérêts de l'utilisateur. Ce système utilise le filtrage collaboratif, qui offre quelques recommandations aux utilisateurs sur la base de correspondances dans les exemples comportementaux et utiles des utilisateurs et démontre en outre des exemples d'affection et de comportement comparables avec ces utilisateurs. Ce livre présente une approche pour le système de recommandation afin de générer des recommandations significatives à une collection d'utilisateurs pour des articles ou des produits qui pourraient les intéresser. Cette approche utilise un système de recommandation hybride pondéré qui combine un système de recommandation basé sur le contenu et un système de recommandation basé sur la connaissance afin d'augmenter la performance globale du système. L'idée principale est d'utiliser plusieurs techniques de recommandation pour supprimer les inconvénients des techniques traditionnelles ou d'une technique individuelle dans un modèle combiné. Ce livre présente un système permettant d'améliorer la précision de la recommandation.
Info autore
Sr. Avadhut D. Wagavkar, O Autor do livro completou o seu bacharelato em Ciência e Engenharia Informática pela Universidade de Shivaji e Mestrado em Engenharia Informática pela Universidade de Savitribai Phule Pune,Pune. Ele tem 4 anos de experiência de ensino. Actualmente trabalha como Professor Assistente no Departamento de Engenharia Informática na AITRC.
