Sistemi di raccomandazione dei Big Data: Paradigmi applicativi

Titolo originale:

Big Data Recommender Systems: Application Paradigms

Contenuto del libro:

Progettati per la prima volta negli anni '90 per generare raccomandazioni personalizzate agli utenti, i sistemi di raccomandazione applicano tecniche di scoperta della conoscenza ai dati degli utenti per suggerire informazioni, prodotti e servizi che meglio corrispondono alle loro preferenze.

Negli ultimi decenni abbiamo assistito a un aumento esponenziale dei volumi di dati, che ha introdotto molte nuove sfide. Divisa in due volumi, questa serie completa copre i recenti progressi, le sfide, le nuove soluzioni e le applicazioni dei sistemi di raccomandazione di big data.

Il volume 1 contiene 14 capitoli che trattano le basi, gli algoritmi e le architetture, gli approcci per i big data e le misure di fiducia e sicurezza. Il volume 2 copre un'ampia gamma di paradigmi applicativi per i sistemi di raccomandazione in 23 capitoli.