Beyond one shot recommendations: The seamless interplay of environmental parameters and Quality of recommendations for the best fit list
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: مجله بین المللی پیشرفت در علوم کامپیوتر، دوره: 3، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_ACSIJ-3-1_009
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 648
نویسندگان
Department of Computer Science and Engineering, Jaypee Institute of Information Technology,Noida, UP-۲۰۱۳۰۷, INDIA.
Department of Computer Science and Engineering, Jaypee Institute of Information Technology,Noida, UP-۲۰۱۳۰۷, INDIA
چکیده
The Knowledge discovery tools and techniques are used in an increasing number of scientific and commercial areas for the analysis and knowledge processing of voluminous Information.Recommendation systems are also one of Knowledge Discovery from databases techniques, which discovers best fit information forappropriate context. This new rage in Information technology is seen in area of E-commerce, E-Learning, and Bioinformatics,Media and Entertainment, electronics and telecommunications and other application domains as well. Academics, Research andIndustry are contributing into best-fit recommendation process enrichment, thereby making it better and improvised with growing years. Also one can explore in depth for qualitative and quantitative analysis of E-World Demand and Supply chain with help of recommendation systems. Lot has been talked abouteffective, accurate and well balanced recommendations but many shortcomings of the proposed solutions have come into picture.This Paper tries to elucidate and model Best Fit Recommendation issues from multidimensional, multi-criteria and real world’s perspectives. This Framework is Quality Assurance process for recommendation systems, enhancing the recommendation quality. The proposed solution is looking at various dimensions of the architecture, the domain, and the issues with respect to environmental parameters. Our goal is to evaluate Recommendation Systems and unveil their issues in quest for the Best Fit Decisions for any application domain and context.کلیدواژه ها
Recommendation Systems, Best fit decisions, Issues in Recommendations, Expert recommendations, best fit decisionsمقالات مرتبط جدید
- بهینه سازی مدیریت انرژی در ریزشبکه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی
- مبانی، کاربردها و چالشهای یادگیری مشارکتی و تحلیل تجربی و مقایسه ابزارهای یادگیری فدرالی در پیاده سازی مدلهای یادگیری ماشین
- راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهره وری انرژی در تولید سیمان: یک بررسی جامع
- معماری اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت انرژی هوشمند
- سیستم های EMS/BMS در ساختمان های ZEB و نمونههای اجرا شده آن در سطح جهانی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.