Realtime Data Mining : (Registro nro. 292127)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 04053nam a22003855i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 292127 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20160429154939.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2013 gw | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783319013213 |
| -- | 9783319013213 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/9783319013213 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000345964 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030910 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201405050327 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| -- | 201402070845 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | QA71-90 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Paprotny, Alexander. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 323707 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Realtime Data Mining : |
| Resto del título | Self-Learning Techniques for Recommendation Engines / |
| Mención de responsabilidad, etc. | by Alexander Paprotny, Michael Thess. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Cham : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer International Publishing : |
| -- | Imprint: Birkhäuser, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2013. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | xxiii, 313 páginas 100 ilustraciones, 12 ilustraciones en color. |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Applied and Numerical Harmonic Analysis, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 2296-5009 |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | 1 Brave New Realtime World – Introduction -- 2 Strange Recommendations? – On The Weaknesses Of Current Recommendation Engines -- 3 Changing Not Just Analyzing – Control Theory And Reinforcement Learning -- 4 Recommendations As A Game – Reinforcement Learning For Recommendation Engines -- 5 How Engines Learn To Generate Recommendations – Adaptive Learning Algorithms -- 6 Up The Down Staircase – Hierarchical Reinforcement Learning -- 7 Breaking Dimensions – Adaptive Scoring With Sparse Grids -- 8 Decomposition In Transition - Adaptive Matrix Factorization -- 9 Decomposition In Transition Ii - Adaptive Tensor Factorization -- 10 The Big Picture – Towards A Synthesis Of Rl And Adaptive Tensor Factorization -- 11 What Cannot Be Measured Cannot Be Controlled - Gauging Success With A/B Tests -- 12 Building A Recommendation Engine – The Xelopes Library -- 13 Last Words – Conclusion -- References -- Summary Of Notation. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | Describing novel mathematical concepts for recommendation engines, Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines features a sound mathematical framework unifying approaches based on control and learning theories, tensor factorization, and hierarchical methods. Furthermore, it presents promising results of numerous experiments on real-world data. The area of realtime data mining is currently developing at an exceptionally dynamic pace, and realtime data mining systems are the counterpart of today's “classic” data mining systems. Whereas the latter learn from historical data and then use it to deduce necessary actions, realtime analytics systems learn and act continuously and autonomously. In the vanguard of these new analytics systems are recommendation engines. They are principally found on the Internet, where all information is available in realtime and an immediate feedback is guaranteed. This monograph appeals to computer scientists and specialists in machine learning, especially from the area of recommender systems, because it conveys a new way of realtime thinking by considering recommendation tasks as control-theoretic problems. Realtime Data Mining: Self-Learning Techniques for Recommendation Engines will also interest application-oriented mathematicians because it consistently combines some of the most promising mathematical areas, namely control theory, multilevel approximation, and tensor factorization. |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Thess, Michael. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 323708 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783319013206 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01321-3">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01321-3</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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