diseño y análisis comparativo de nuevos algoritmos recomendadores personalizados con características específicas para conjuntos de datos a gran escala
Autores: Bhaskaran, S.; Marappan, Raja; Santhi, B.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
diseño y análisis comparativo de nuevos algoritmos recomendadores personalizados con características específicas para conjuntos de datos a gran escala
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Información
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Lista de recomendaciones
Agrupamiento
Conjuntos de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
En la actualidad, debido a la tremenda cantidad de información que humanos y máquinas producen cada día, cada vez es más difícil elegir el contenido más relevante entre una amplia gama de opciones.
Descripción
En la actualidad, debido a la tremenda cantidad de información que humanos y máquinas producen cada día, cada vez es más difícil elegir el contenido más relevante entre una amplia gama de opciones.