Littérature scientifique sur le sujet « OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM »
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Articles de revues sur le sujet "OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM"
Sumariya, Shrey, Shreyas Rami, Shubham Revadekar, Vidhan Shah et Sudhir Bagul. « Hospital Recommender System ». BOHR International Journal of Engineering 2, no 1 (2023) : 1–6. http://dx.doi.org/10.54646/bije.011.
Texte intégralSumariya, Shrey, Shreyas Rami Rami, Shubham Revadekar, Vidhan Shah et Sudhir Bagul. « Hospital Recommender System ». BOHR International Journal of Internet of things, Artificial Intelligence and Machine Learning 1, no 1 (2022) : 99–103. http://dx.doi.org/10.54646/bijiam.016.
Texte intégralYuan, Weiwei, et Donghai Guan. « OPTIMIZED TRUST-AWARE RECOMMENDER SYSTEM USING GENETIC ALGORITHM ». Neural Network World 27, no 1 (2017) : 77–94. http://dx.doi.org/10.14311/nnw.2017.27.004.
Texte intégralVerma, Sandhya, et Amit Kumar Manjhvar. « Optimized Ranking Based Recommender System for Various Application Based Fields ». International Journal of Database Theory and Application 9, no 1 (28 février 2016) : 137–44. http://dx.doi.org/10.14257/ijdta.2016.9.2.15.
Texte intégralLi, Jian Yang, Xiao Ping Liu et Rui Li. « Optimized RBF for CBR-Recommendation System ». Applied Mechanics and Materials 214 (novembre 2012) : 568–72. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.214.568.
Texte intégralLoukili, Manal, Fayçal Messaoudi et Mohammed El Ghazi. « Machine learning based recommender system for e-commerce ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, no 4 (1 décembre 2023) : 1803. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i4.pp1803-1811.
Texte intégralHerce-Zelaya, Julio, Carlos Porcel, Álvaro Tejeda-Lorente, Juan Bernabé-Moreno et Enrique Herrera-Viedma. « Introducing CSP Dataset : A Dataset Optimized for the Study of the Cold Start Problem in Recommender Systems ». Information 14, no 1 (29 décembre 2022) : 19. http://dx.doi.org/10.3390/info14010019.
Texte intégralBahrami, N., M. Argany, N. N. Samani et A. R. Vafaeinejad. « DESIGNING A CONTEXT-AWARE RECOMMENDER SYSTEM IN THE OPTIMIZATION OF THE RELIEF AND RESCUE ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4/W18 (18 octobre 2019) : 171–77. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w18-171-2019.
Texte intégralGupta, Shalini, et Veer Sain Dixit. « A Meta-Heuristic Algorithm Approximating Optimized Recommendations for E-Commerce Business Promotions ». International Journal of Information Technology Project Management 11, no 2 (avril 2020) : 23–49. http://dx.doi.org/10.4018/ijitpm.2020040103.
Texte intégralMuruganandam, Kishore, et Shaphan Manipaul S. « A Real Time Tourism Recommender System using KNN and RBM Approach ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 357–62. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51527.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM"
Sandesara, Mudita, Prithvi Sharan, Deepti Saraswat et Rupal A. Kapdi. « An Optimized Search-Enabled Hotel Recommender System ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 487–501. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-9876-8_37.
Texte intégralBehera, Gopal, et Neeta Nain. « Collaborative Recommender System (CRS) Using Optimized SGD - ALS ». Dans Communications in Computer and Information Science, 627–37. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81462-5_55.
Texte intégralKumar, Akshi, Nitin Sachdeva et Archit Garg. « Analysis of GA Optimized ANN for Proactive Context Aware Recommender System ». Dans Hybrid Intelligent Systems, 92–102. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-76351-4_10.
Texte intégralKadıoğlu, Serdar, Bernard Kleynhans et Xin Wang. « Optimized Item Selection to Boost Exploration for Recommender Systems ». Dans Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, 427–45. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-78230-6_27.
Texte intégralBansal, Saumya, et Niyati Baliyan. « Detecting Group Shilling Profiles in Recommender Systems : A Hybrid Clustering and Grey Wolf Optimizer Technique ». Dans Design and Applications of Nature Inspired Optimization, 133–61. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-17929-7_7.
Texte intégralAvram, Anca M. « Radioiodine Theranostics of Differentiated Thyroid Carcinoma ». Dans Integrated Diagnostics and Theranostics of Thyroid Diseases, 111–27. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-35213-3_7.
Texte intégralGarosi, Ehsan. « Nurses Work System Optimization : Macroergonomics Perspective ». Dans New Research in Nursing - Education and Practice [Working Title]. IntechOpen, 2023. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.110400.
Texte intégralChawla, Suruchi. « Web Page Recommender System using hybrid of Genetic Algorithm and Trust for Personalized Web Search ». Dans Research Anthology on Multi-Industry Uses of Genetic Programming and Algorithms, 656–75. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-8048-6.ch034.
Texte intégralKhalid, Saifullah. « Application of Adaptive Tabu Search Algorithm in Hybrid Power Filter and Shunt Active Power Filters ». Dans Sustaining Power Resources through Energy Optimization and Engineering, 276–308. IGI Global, 2016. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-9755-3.ch012.
Texte intégralTalbot, Patricia A., et Jennifer Jones. « Engaging Heads, Hands, and Hearts to Optimize Study Abroad Outcomes ». Dans Teacher Education, 1438–56. IGI Global, 2016. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-0164-0.ch070.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM"
Kloucha, Chakib K., Bassem S. El Yossef, Imad Al Hamlawi, Muzahidin M Salim, Wiliem Pausin, Anik Pal, Hussein Mustapha, Soumil Shah et Ahmad Naim Hussein. « Machine Learning Model for Drilling Equipment Recommender System for Improved Decision Making and Optimum Performance ». Dans ADIPEC. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/211731-ms.
Texte intégralYap, Ghim-Eng, Ah-Hwee Tan et Hwee-Hwa Pang. « Dynamically-optimized context in recommender systems ». Dans the 6th international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2005. http://dx.doi.org/10.1145/1071246.1071289.
Texte intégralIizuka, Kojiro, Takeshi Yoneda et Yoshifumi Seki. « Greedy optimized multileaving for personalization ». Dans RecSys '19 : Thirteenth ACM Conference on Recommender Systems. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3298689.3347008.
Texte intégralMallia Milanes, Mario, et Matthew Montebello. « Crowdsourced Recommender System ». Dans Fourth International Conference on Higher Education Advances. Valencia : Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/head18.2018.8020.
Texte intégralHammar, Mikael, Robin Karlsson et Bengt J. Nilsson. « Using maximum coverage to optimize recommendation systems in e-commerce ». Dans RecSys '13 : Seventh ACM Conference on Recommender Systems. New York, NY, USA : ACM, 2013. http://dx.doi.org/10.1145/2507157.2507169.
Texte intégralKhandelwal, Hitesh, Viet Ha-Thuc, Avishek Dutta, Yining Lu, Nan Du, Zhihao Li et Qi Hu. « Jointly Optimize Capacity, Latency and Engagement in Large-scale Recommendation Systems ». Dans RecSys '21 : Fifteenth ACM Conference on Recommender Systems. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3460231.3474606.
Texte intégralUr Rehman, Faizan, Ahmed Lbath, Bilal Sadiq, Md Abdur Rahman, Abdullah Murad, Imad Afyouni, Akhlaq Ahmad et Saleh Basalamah. « A constraint-aware optimized path recommender in a crowdsourced environment ». Dans 2015 IEEE/ACS 12th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/aiccsa.2015.7507185.
Texte intégralZhang, Lei, Xuan Liu, Yidi Cao et Bin Wu. « O- Recommend : An Optimized User-Based Collaborative Filtering Recommendation System ». Dans 2018 IEEE 24th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/padsw.2018.8644910.
Texte intégralZou, Lixin, Long Xia, Zhuoye Ding, Jiaxing Song, Weidong Liu et Dawei Yin. « Reinforcement Learning to Optimize Long-term User Engagement in Recommender Systems ». Dans KDD '19 : The 25th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3292500.3330668.
Texte intégralFerrari Dacrema, Maurizio, Paolo Cremonesi et Dietmar Jannach. « Methodological Issues in Recommender Systems Research (Extended Abstract) ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/650.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "OPTIMIZED RECOMMENDER SYSTEM"
Powell. L52196 Practical Guidelines for Conducting an External Corrosion Direct Assessment (ECDA) Program. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), janvier 2008. http://dx.doi.org/10.55274/r0011369.
Texte intégralTorrijos, Ivan Dario Pinerez, Tina Puntervold, Skule Strand, Panagiotis Aslanidis, Ingebret Fjelde et Aleksandr Mamonov. Core restoration : A guide for improved wettability assessments. University of Stavanger, novembre 2021. http://dx.doi.org/10.31265/usps.198.
Texte intégral