Algorithms and Applications for Academic Search, Recommendation and Quantitative Association Rule Mining
Algorithms and Applications for Academic Search, Recommendation and Quantitative Association Rule Mining prezentuje nowatorskie algorytmy wyszukiwania akademickiego, rekomendacji i eksploracji reguł asocjacyjnych, które zostały opracowane i zoptymalizowane dla różnych systemów komercyjnych i akademickich. Wraz z projektowaniem i implementacją algorytmów, główna część pracy przedstawionej w książce obejmuje rozwój nowych systemów zarówno do użytku komercyjnego, jak i akademickiego.
W pierwszej części książki autor przedstawia nowatorski hierarchiczny schemat heurystyczny do ponownego szeregowania publikacji akademickich pobranych ze standardowych bibliotek cyfrowych. Schemat ten opiera się na hierarchicznej kombinacji niestandardowej implementacji heurystyki częstotliwości terminów, zdeprecjonowanej w czasie punktacji cytowań i obliczonej grafowo-teoretycznej punktacji, która łączy ze sobą terminy indeksu artykułu. W celu oceny wydajności wprowadzonych algorytmów zaprojektowano i opracowano metawyszukiwarkę, która przesyła zapytania użytkowników do standardowych cyfrowych repozytoriów publikacji akademickich i ponownie szereguje najlepsze wyniki przy użyciu wprowadzonego hierarchicznego schematu heurystycznego.
W drugiej części książki opisano projekt nowatorskich algorytmów rekomendacji z zastosowaniem w różnych typach systemów e-commerce.
Nowo wprowadzone algorytmy są częścią opracowanego systemu rekomendacji filmów, pierwszego takiego systemu wdrożonego komercyjnie w Grecji przez głównego dostawcę usług Triple Play. Początkowa wersja systemu wykorzystuje nowatorski hybrydowy system rekomendacji (oparty na użytkowniku, elemencie i treści) i zapewnia codzienne rekomendacje wszystkim aktywnym subskrybentom dostawcy (obecnie ponad 30 000).
Rekomendatory, które prezentujemy, są z natury hybrydowe, wykorzystując konfigurację zespołu różnych rekomendatorów opartych na treści, użytkownikach i elementach w celu zapewnienia dokładniejszych wyników rekomendacji. Ostatnia część książki przedstawia projekt algorytmu eksploracji ilościowych reguł asocjacyjnych. Ilościowe reguły asocjacyjne odnoszą się do specjalnego rodzaju reguł asocjacyjnych w postaci, w której poprzednik implikuje następnik składający się z zestawu atrybutów liczbowych lub ilościowych.
Wprowadzony algorytm eksploracji przetwarza określoną liczbę historii użytkowników w celu wygenerowania zestawu reguł asocjacyjnych o minimalnej wymaganej wartości wsparcia i zaufania. Wygenerowane reguły wykazują silne związki między następnikiem i poprzednikiem każdej reguły, reprezentując różne przedmioty, które zostały skonsumowane na określonych poziomach cen. Ta książka badawcza będzie atrakcyjna dla naukowców, studentów, profesjonalistów, inżynierów i programistów komputerowych.