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Questo libro si occupa del sistema di raccomandazione in tempo reale del tipo di negozio, per generare le raccomandazioni appropriate in tempo reale del tipo di negozio basate sulla previsione della popolarità viene suggerito un metodo di fattorizzazione della matrice di fusione delle caratteristiche. Quando un investitore/proprietario di un negozio decide di aprire un nuovo negozio nel suo posto disponibile e se ci sono vari negozi di tipo diverso, allora la raccomandazione in tempo reale del tipo di negozio può essere fatta nel modo seguente: Le caratteristiche di localizzazione fs e le…mehr

Produktbeschreibung
Questo libro si occupa del sistema di raccomandazione in tempo reale del tipo di negozio, per generare le raccomandazioni appropriate in tempo reale del tipo di negozio basate sulla previsione della popolarità viene suggerito un metodo di fattorizzazione della matrice di fusione delle caratteristiche. Quando un investitore/proprietario di un negozio decide di aprire un nuovo negozio nel suo posto disponibile e se ci sono vari negozi di tipo diverso, allora la raccomandazione in tempo reale del tipo di negozio può essere fatta nel modo seguente: Le caratteristiche di localizzazione fs e le caratteristiche commerciali Cst di ogni tipo candidato devono essere catturate prima. L'insieme dei valori delle caratteristiche estratte per il tipo selezionato t sono dati come input al modello di fattorizzazione della matrice di fusione delle caratteristiche. Il valore di popolarità per ogni tipo è calcolato usando i valori delle caratteristiche estratte e il valore ottenuto dalla sentiment analysis. La popolarità prevista pst è basata sul valore del tipo selezionato t e sui valori delle caratteristiche di ogni tipo di negozio dall'area circolare selezionata con raggio r. In questo modo, per ogni tipo di negozio nella posizione data, prima di tutto deve essere fatta la previsione della sua popolarità. Poi, secondo i valori di popolarità, tutti i tipi di negozio sono classificati in ordine decrescente e i tipi di negozio.
Autorenporträt
Abhijeet A. Chincholkar arbeitet als Assistenzprofessor in der Abteilung Elektronik und Telekommunikationstechnik des Jagadambha College of Engineering & Technology, Yavatmal. Er hat 10 Jahre Lehrerfahrung. Er erwarb seinen M.E.-Abschluss in Digitaler Elektronik an der S. G. B. Amravati Universität. Sein Interessengebiet ist die Bildverarbeitung.