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Kurzbeschreibung
Das Problem, zu einem Thema "passende" Informationen zu finden, ist vermutlich so alt, wie die Fähigkeit des Menschen, Informationen zu archivieren. Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz "Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen". Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch "Recommender Systems" genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement. Die ausführliche Einführung erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
5 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Das Buch vermittelt die mathematischen Verfahren die genutzt werden. Diese sind einfach erklärt, so dass man sie versteht. Man wird jedoch nicht sofort loslegen können um sie selber zu programmieren. Dafür sind die Ausführungen zu kurz.
Außerdem werden etliche Recommendersysteme wie das von amazon verglichen. Die Erläuterungen sind kurz, aber nirgends sonst kann man sich so schnell einen Überblick verschaffen.
super buch für einen angenehmen preis.
Außerdem werden etliche Recommendersysteme wie das von amazon verglichen. Die Erläuterungen sind kurz, aber nirgends sonst kann man sich so schnell einen Überblick verschaffen.
super buch für einen angenehmen preis.
Mir hat dieses Buch nicht besonders gut gefallen. An vielen Stellen ist es zu umständlich und auch recht lückenhaft. Als Überblick besser geeignet ist "Recommender Systems: An introduction" oder das "Recommender Systems Handbook".
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