doorgaan naar inhoud
Trust-based collective view prediction Voorbeeldweergave van dit item
SluitenVoorbeeldweergave van dit item
Bezig met controle...

Trust-based collective view prediction

Auteur: Tiejian Luo; et al
Uitgever: New York, NY : Springer, ©2013.
Editie/Formaat:   eBoek : Document : EngelsAlle edities en materiaalsoorten bekijken.
Database:WorldCat
Samenvatting:
Collective view prediction is to judge the opinions of an active web user based on unknown elements by referring to the collective mind of the whole community. Content-based recommendation and collaborative filtering are two mainstream collective view prediction techniques. They generate predictions by analyzing the text features of the target object or the similarity of users' past behaviors. Still, these  Meer lezen...
Beoordeling:

(nog niet beoordeeld) 0 met beoordelingen - U bent de eerste

Onderwerpen
Meer in deze trant

 

Zoeken naar een online exemplaar

Links naar dit item

Zoeken naar een in de bibliotheek beschikbaar exemplaar

&AllPage.SpinnerRetrieving; Bibliotheken met dit item worden gezocht…

Details

Genre/Vorm: Electronic books
Genre: Document, Internetbron
Soort document: Internetbron, Computerbestand
Alle auteurs / medewerkers: Tiejian Luo; et al
ISBN: 9781461472025 1461472024
OCLC-nummer: 852689603
Beschrijving: 1 online resource.
Inhoud: Preface --
Introduction --
Related Work --
Collaborative Filtering --
Sentiment Analysis --
Theory Foundations --
Models, Methods and Algorithms --
Framework for Robustness Analysis --
Conclusions --
Appendix.
Verantwoordelijkheid: Tiejian Luo...[et al.].
Meer informatie:

Fragment:

Collective view prediction is to judge the opinions of an active web user based on unknown elements by referring to the collective mind of the whole community. Content-based recommendation and collaborative filtering are two mainstream collective view prediction techniques. They generate predictions by analyzing the text features of the target object or the similarity of users' past behaviors. Still, these techniques are vulnerable to the artificially-injected noise data, because they are not able to judge the reliability and credibility of the information sources. Trust-based Collective View Prediction describes new approaches for tackling this problem by utilizing users' trust relationships from the perspectives of fundamental theory, trust-based collective view prediction algorithms and real case studies.

Beoordelingen

Beoordelingen door gebruikers
Beoordelingen van GoodReads worden opgehaald...
Bezig met opvragen DOGObooks-reviews...

Tags

U bent de eerste.
Bevestig deze aanvraag

Misschien heeft u dit item reeds aangevraagd. Selecteer a.u.b. Ok als u toch wilt doorgaan met deze aanvraag.

Gekoppelde data


<http://www.worldcat.org/oclc/852689603>
library:oclcnum"852689603"
library:placeOfPublication
library:placeOfPublication
owl:sameAs<info:oclcnum/852689603>
rdf:typeschema:Book
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:bookFormatschema:EBook
schema:contributor
schema:copyrightYear"2013"
schema:datePublished"2013"
schema:description"Preface -- Introduction -- Related Work -- Collaborative Filtering -- Sentiment Analysis -- Theory Foundations -- Models, Methods and Algorithms -- Framework for Robustness Analysis -- Conclusions -- Appendix."
schema:exampleOfWork<http://worldcat.org/entity/work/id/1367338535>
schema:genre"Electronic books."
schema:inLanguage"en"
schema:name"Trust-based collective view prediction"
schema:publisher
schema:url
schema:url<http://lib.myilibrary.com?id=516862>
schema:url<http://site.ebrary.com/id/10731490>
schema:url<http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7202-5>
schema:url<http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=604390>
schema:workExample

Content-negotiable representations

Venster sluiten

Meld u aan bij WorldCat 

Heeft u geen account? U kunt eenvoudig een nieuwe gratis account aanmaken.