Valutazione delle tecniche di clustering per la raccomandazione di notizie
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Il sovraccarico di informazioni è uno dei problemi più rilevanti al giorno d'oggi. Può essere osservato in diversi ambiti, tra cui quello commerciale, in particolare nelle notizie. Questo aspetto è più importante nel collegamento con i siti web di notizie e con il web, dove l'affidabilità dei siti web di notizie è tipicamente determinata dalla quantità di notizie aggiunte al portale. I siti web di notizie più popolari includono numerosi articoli di notizie ogni giorno. La soluzione classica generalmente utilizzata per affrontare il sovraccarico di informazioni è la raccomandazione. I...
Il sovraccarico di informazioni è uno dei problemi più rilevanti al giorno d'oggi. Può essere osservato in diversi ambiti, tra cui quello commerciale, in particolare nelle notizie. Questo aspetto è più importante nel collegamento con i siti web di notizie e con il web, dove l'affidabilità dei siti web di notizie è tipicamente determinata dalla quantità di notizie aggiunte al portale. I siti web di notizie più popolari includono numerosi articoli di notizie ogni giorno. La soluzione classica generalmente utilizzata per affrontare il sovraccarico di informazioni è la raccomandazione. In questo libro valutiamo il clustering MapReduce k-means e fuzzy k-means per la raccomandazione di articoli di notizie basata sulla distanza euclidea e sulla ricerca della similarità del coseno. Questo approccio consiste in due fasi operative.
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