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Wissenschaftliche Texte zu  Recommender System

Ein Recommender System ist ein Computerprogramm, das Benutzern personalisierte Empfehlungen gibt. Es wird vor allem in der Informatik und im Bereich der künstlichen Intelligenz diskutiert. Recommender Systeme basieren auf Algorithmen, die das Verhalten und die Vorlieben der Benutzer analysieren, um passende Empfehlungen zu generieren. Sie werden in verschiedenen Anwendungsfeldern wie E-Commerce, sozialen Medien und Streaming-Diensten eingesetzt.

3  Veröffentlichungen
  • Das beratende Webportal. Konzeption eines Recommender Systems für das Webportal der miBaby GmbH
    Titel: Das beratende Webportal. Konzeption eines Recommender Systems für das Webportal der miBaby GmbH
    Autor:in: Marcus Zanquila (Autor:in)
    Fach: Informatik - Wirtschaftsinformatik
    Kategorie: Bachelorarbeit , 2014 84 Seiten , Note: 1,0
    Katalognummer: 417804
    Preis: US$ 42,99
  • Empfehlungssysteme für Gruppen. Wie man die Genauigkeit verbessert und unterschiedliche Settings abdeckt
    Titel: Empfehlungssysteme für Gruppen. Wie man die Genauigkeit verbessert und unterschiedliche Settings abdeckt
    Autor:in: Marina Hell (Autor:in)
    Fach: Informatik - Wirtschaftsinformatik
    Kategorie: Fachbuch , 2018 79 Seiten
    Katalognummer: 494645
    Preis: US$ 34,99
  • Impact of context-aware recommender systems on habitual listening patterns
    Titel: Impact of context-aware recommender systems on habitual listening patterns
    Autor:in: Anonym (Autor:in)
    Fach: Musik - Sonstiges
    Kategorie: Hausarbeit (Hauptseminar) , 2017 33 Seiten , Note: 1,0
    Katalognummer: 381036
    Preis: US$ 18,99

Die Entwicklung von Recommender Systemen hat in den letzten Jahren rapide zugenommen, da sie eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Benutzererfahrungen spielen. Zentrale Theorien und Modelle, wie die Collaborative Filtering und Content-Based Filtering, bilden die Grundlage für die Empfehlungsalgorithmen. Die Forschung zu Recommender Systemen konzentriert sich auch auf die Verbesserung der Genauigkeit und die Überwindung von Herausforderungen wie der Kalten-Start-Problematik. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu Recommender Systemen als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.

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