Sistemas de recomendación de Big Data: Algoritmos, Arquitecturas, Big Data, Seguridad y Confianza (Computación y Redes)

Diseñados por primera vez para generar recomendaciones personalizadas para los usuarios en los años 90, los sistemas de recomendación aplican técnicas de descubrimiento de conocimientos a los datos de los usuarios para sugerir información, productos y servicios que mejor se adapten a sus preferencias. En las últimas décadas, hemos visto un aumento exponencial en los volúmenes de datos, lo que ha introducido muchos desafíos nuevos. Dividido en dos volúmenes, este conjunto completo cubre avances, desafíos, soluciones novedosas y aplicaciones recientes en sistemas de recomendación de big data. El volumen 1 contiene 14 capítulos que abordan fundamentos, algoritmos y arquitecturas, enfoques para big data y medidas de confianza y seguridad. El volumen 2 cubre una amplia gama de paradigmas de aplicación para sistemas de recomendación en 22 capítulos.

• | Autor: Osman Khalid, Samee U. Khan, Albert Y. Zomaya, Osman Khalid
• | Editor: Institución de Ingeniería y Tecnología
• | Fecha de publicación: 29 de agosto de 2019
• | Número de páginas: 368 páginas
• | Idioma: inglés
• | Encuadernación: Tapa dura
• | ISBN-10: 1785619756
• | ISBN-13: 9781785619755