Normal view
MARC view
Trust-based Collective View Prediction (Record no. 356743)
[ view plain ]
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.