Système de recommandation basé sur la connaissance pour les touristes
| AUTHOR | Nega, Adane; Anteneh, Tamir; Kumilachew, Alemu |
| PUBLISHER | Editions Notre Savoir (12/28/2023) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
De nos jours, il est très important que les gens soient soutenus dans leurs décisions, en raison de l'augmentation exponentielle de l'information disponible. Quelle que soit la définition du terme, il ne peut y avoir beaucoup de personnes qui n'ont pas éprouvé le sentiment d'avoir trop d'informations, ce qui leur prend trop de temps et les stresse, ce qui, à son tour, affecte leur prise de décision, c'est-à-dire que les gens peuvent avoir tendance à hésiter à prendre une décision ou à prendre une mauvaise décision. Les systèmes de recommandation se sont révélés être une réponse importante à ce problème en fournissant aux utilisateurs des services d'information plus proactifs et personnalisés. Ils suivent généralement le comportement de l'utilisateur et collectent des informations sur les articles qui semblent l'intéresser, afin de construire un modèle de ce qu'il aime.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786206996514
ISBN-10:
6206996514
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
French
More Product Details
Page Count:
92
Carton Quantity:
76
Product Dimensions:
6.00 x 0.22 x 9.00 inches
Weight:
0.32 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
De nos jours, il est très important que les gens soient soutenus dans leurs décisions, en raison de l'augmentation exponentielle de l'information disponible. Quelle que soit la définition du terme, il ne peut y avoir beaucoup de personnes qui n'ont pas éprouvé le sentiment d'avoir trop d'informations, ce qui leur prend trop de temps et les stresse, ce qui, à son tour, affecte leur prise de décision, c'est-à-dire que les gens peuvent avoir tendance à hésiter à prendre une décision ou à prendre une mauvaise décision. Les systèmes de recommandation se sont révélés être une réponse importante à ce problème en fournissant aux utilisateurs des services d'information plus proactifs et personnalisés. Ils suivent généralement le comportement de l'utilisateur et collectent des informations sur les articles qui semblent l'intéresser, afin de construire un modèle de ce qu'il aime.
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