Bewertung von Clustering-Techniken für Nachrichtenempfehlungen DE
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43,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
10.09.2025
Verlag
Verlag Unser WissenSeitenzahl
64
Maße (L/B/H)
22/15/0,5 cm
Gewicht
113 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-620-2-32409-0
Die Informationsüberflutung ist eines der wichtigsten Probleme unserer Zeit. Sie ist in verschiedenen Bereichen zu beobachten, insbesondere in der Wirtschaft und bei Nachrichten. Dies gilt insbesondere für Nachrichten-Websites und das Internet, wo die Zuverlässigkeit von Nachrichten-Websites in der Regel durch die Menge der Nachrichten bestimmt wird, die dem Portal hinzugefügt werden. Die populärsten Nachrichten-Websites enthalten täglich eine Vielzahl von Nachrichtenartikeln. Die klassische Lösung zur Bewältigung der Informationsüberlastung ist eine Empfehlung. In diesem Buch evaluieren wir das MapReduce k-means und fuzzy k-means clustering für eine inhaltsbasierte Empfehlung für Nachrichtenartikel, basierend auf der Euklidischen Distanz und der Cosinus-Ähnlichkeitssuche. Dieser Ansatz besteht aus zwei Arbeitsphasen.
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