Yazar
Fang, H., Zhang, J., Şensoy, Murat
Basım Tarihi
2020-03
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
Veri yönetimi, Az sayıda öğrenme, Sınırlı verilerle öğrenme, Öneri sistemleri, Kullanıcı modelleme, Kullanıcı profili oluşturma, Kullanıcı profili oluşturma
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1567-4223
Kayıt Numarası
e100011e-87d4-4fc9-b135-0a71370fe95f
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2020-03
Notlar
Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (NSFC)
Örnek Metin
Kullanıcı verilerinin hızla artması ve makine öğrenimi tekniklerinin gelişmesi nedeniyle, kullanıcı modellemesi hem akademi hem de endüstri tarafından derinlemesine araştırılıyor ve kullanılıyor. Kullanıcıların çevrimiçi platformlarda deneyimlerini kolaylaştırarak ve ticari kuruluşların karar almalarını destekleyerek e-ticaretle ilgili uygulamalarda belirgin etkilere sahiptir. Tüm teknikler ve uygulamalar arasında, kullanıcı profili oluşturma ve öneri sistemleri, giderek artan ilgi gören temsili ve etkili iki sistemdir. Geniş uygulamaları göz önüne alındığında, araştırmacılar ve uygulayıcılar kullanıcı modellemeyi iki açıdan geliştirmelidir: (1) algılama cihazları gibi teknikler yoluyla daha fazla kullanıcı verisi elde etmek ve karmaşık verileri yönetmek için daha etkili yollar geliştirmek için daha fazla çaba harcanmalıdır; ve (2) sınırlı sayıda veri örneğinden öğrenme yeteneğinin geliştirilmesi (örneğin, birkaç adımda öğrenme) araştırmacılar için giderek daha sıcak bir konu haline geldi.
DOI
10.1016/j.elerap.2020.100955
Cilt
40
