Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Trust-based Collective View Prediction (Record no. 356743)

MARC details
000 -Маркер записи
Контрольное поле постоянной длины 04090nam a22005055i 4500
001 - Контрольный номер
Контрольное поле vtls000483858
005 - Дата корректировки
Контрольное поле 20210922065757.0
007 - Кодируемые данные (физ. описан.)
Контрольное поле постоянной длины cr nn 008mamaa
008 - Кодируемые данные
Контрольное поле постоянной длины 140715s2013 xxu| s |||| 0|eng d
020 ## - Индекс ISBN
ISBN 9781461472025
-- 978-1-4614-7202-5
024 7# - Прочие стандартные номера
Стандартный номер 10.1007/978-1-4614-7202-5
Источник номера doi
035 ## - Системный контрольный номер
Системный контрольный номер to000483858
040 ## - Источник каталогиз.
Служба первич. каталог. Springer
Служба, преобразующая запись Springer
Организация, изменившая запись RU-ToGU
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс QA76.9.D343
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории UNF
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории UYQE
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории COM021030
Источник кода bisacsh
082 04 - Индекс Дьюи
Индекс Дьюи 006.312
Номер издания 23
100 1# - Автор
Автор Luo, Tiejian.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 414474
245 10 - Заглавие
Заглавие Trust-based Collective View Prediction
Физический носитель electronic resource
Ответственность by Tiejian Luo, Su Chen, Guandong Xu, Jia Zhou.
260 ## - Выходные данные
Место издания New York, NY :
Издательство Springer New York :
-- Imprint: Springer,
Дата издания 2013.
300 ## - Физическое описание
Объем XI, 146 p. 41 illus.
Иллюстрации/тип воспроизводства online resource.
336 ## - Тип содержимого
Тип содержимого text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - Средство доступа
Средство доступа computer
Media type code c
Source rdamedia
338 ## - Тип носителя
Тип носителя online resource
Carrier type code cr
Source rdacarrier
505 0# - Примечание о содержании
Содержание Preface -- Introduction -- Related Work -- Collaborative Filtering -- Sentiment Analysis -- Theory Foundations -- Models, Methods and Algorithms -- Framework for Robustness Analysis -- Conclusions -- Appendix.
520 ## - Аннотация
Аннотация 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. The book consists of two main parts – a theoretical foundation and an algorithmic study. The first part will review several basic concepts and methods related to collective view prediction, such as state-of-the-art recommender systems, sentimental analysis, collective view, trust management, the Relationship of Collective View and Trustworthy, and trust in collective view prediction. In the second part, the authors present their models and algorithms based on a quantitative analysis of more than 300 thousand users’ data from popular product-reviewing websites. They also introduce two new trust-based prediction algorithms, one collaborative algorithm based on the second-order Markov random walk model, and one Bayesian fitting model for combining multiple predictors. The discussed concepts, developed algorithms, empirical results, evaluation methodologies and the robust analysis framework described in Trust-based Collective View Prediction will not only provide valuable insights and findings to related research communities and peers, but also showcase the great potential to encourage industries and business partners to integrate these techniques into new applications.
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computer Science.
9 (RLIN) 155490
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Data mining.
9 (RLIN) 306371
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial intelligence.
9 (RLIN) 274099
650 14 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computer Science.
9 (RLIN) 155490
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Data Mining and Knowledge Discovery.
9 (RLIN) 306372
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Information Systems Applications (incl. Internet).
9 (RLIN) 299051
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial Intelligence (incl. Robotics).
9 (RLIN) 274102
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Chen, Su.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 414475
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Xu, Guandong.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 331256
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Zhou, Jia.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 414476
710 2# - Другие организации
Организация/юрисдикция SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 143950
773 0# - Источник информации
Название источника Springer eBooks
856 40 - Электронный адрес документа
URL <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7202-5">http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7202-5</a>
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ ZDB-2-SCS
999 ## - Системные контрольные номера (Koha)
biblionumber (Koha) 356743

No items available.