Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author) doc Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval)

okumak Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval)

ZIP	5.9 Mb	okumak
RAR	5.4 Mb	okumak
EXE	8.3 Mb	okumak
APK	8.5 Mb	okumak
IOS	8.9 Mb	okumak

Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval)

Bilgisayarlar ve İnternet

DOC - ihtiyaçlarına göre Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitap hazırlamak isteyen Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author) yazarlar için. İhtiyaç duydukları formata dönüştürün veya Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitabını bir matbaada yazdırın, ancak önce kağıt maliyetlerini en aza indirmek için yazı tipini azaltın.
-
En zor seçenek, Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitabınızın resimlerle dolu olması ve bu olmadan metnin tüm anlamını yitirmesidir. Görüntülü elektronik kitapların hemen hemen tüm biçimleri insanlık dışı muamele görür, onları artık bir şeyi ayırt etmenin mümkün olmadığı boyutlara indirir, dönüştürücü gerekli gördüğünde metindeki yerlerini değiştirir, vb. Resimler içeren bir e-kitabı Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) yayınlamanın tek yolu (ve hem illüstrasyonlar hem de resimler, çizimler, grafikler vb. olabilir) onu PDF'ye dönüştürmektir. Ama ... Bu formatın dezavantajları yukarıda zaten belirtilmiştir.
-
Alternatif olarak, her biri kendi ekran boyutuna göre düzenlenmiş birkaç PDF dosyası hazırlayabilirsiniz. Bu arada, 9 inç e-okuyucular, A4 formatında düzenlenmiş PDF'yi mükemmel bir şekilde görüntüler.

İşte harika bir örnek: Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) - Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author)

A4 formatı ve A6 formatı için PDF.
-
DOC ve RTF - İki tür dosya da bilgisayarlardan e-okuyuculara taşındı. Hemen hemen tüm cihazlar bunları destekler, ancak pratikte bu biçimlerde Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitap okumak oldukça zordur. DOC ve RTF, metni bir okuyucunun küçük ekranından ziyade bir monitörde görüntülemek üzere tasarlandığından, içindeki biçimlendirme bazen garip ve okunamaz. İki kısa kelime tüm satıra yayılabilir, paragraflar uçup gidebilir, metni büyük bir sayfaya boşaltabilir. Genel olarak, onlarla uğraşmamalısınız. Ve bir şekilde bu biçimlerden birinde bir Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitabınız varsa - onu daha okunabilir bir şeye dönüştürün. İnternette FB2 veya EPUB'a çeviren çok sayıda ücretsiz dönüştürücü var.

Biçim seçin

pdf kindle epub

yazar	Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author)
Boyutlar ve boyutlar	15.6 x 0.61 x 23.39 cm
Tarafından yayınlandı	30 Mart 2020

Vismont Studios 5 Ocak 2017 Prof Philip M. Parker Ph.D. 21,6 x 2 x 27,9 cm 13 Şubat 2020 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 21 Ocak 2019 21,6 x 1,9 x 27,9 cm Maya Violet Kolektif 30 Mart 2020 Lina Scatia Philip M. Parker Ph.D 20 Kasım 2020 15 x 0,4 x 22 cm 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 1 x 15 x 21 cm 3 Ocak 2017

okumak okumak kayıt olmadan

Sürüm ayrıntıları
Kitap açıklaması

yazar	Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author)
isbn 10	1680836587
isbn 13	978-1680836585
Yayımcı	Now Publishers
Boyutlar ve boyutlar	15.6 x 0.61 x 23.39 cm
Tarafından yayınlandı Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval)	30 Mart 2020

Explainable recommendation attempts to develop models that generate not only high-quality recommendations but also intuitive explanations. It tries to address the problem of why: by providing explanations to users or system designers, it helps humans to understand why certain items are recommended by the algorithm, where the human can either be users or system designers. Explainable recommendation helps to improve the transparency, persuasiveness, effectiveness, trustworthiness, and satisfaction of recommendation systems, and facilitates system designers for better system debugging. In recent years, a large number of explainable recommendation approaches have been proposed and applied in real-world systems. This survey provides a comprehensive review of the explainable recommendation research. The authors first highlight the position of explainable recommendation in recommender system research by categorizing recommendation problems into the 5W (what, when, who, where, and why). They then conduct a comprehensive survey of explainable recommendation on three perspectives: (1) a chronological research timeline of explainable recommendation; (2) a two-dimensional taxonomy to classify existing explainable recommendation research; (3) a summary of how explainable recommendation applies to different recommendation tasks. The authors also devote a section to discuss the explanation perspectives in broader IR and AI/ML research and end the survey by discussing potential future directions to promote the explainable recommendation research area and beyond.

okumak okumak kayıt olmadan