Sistema di raccomandazione basato sulla conoscenza per i turisti
| AUTHOR | Nega, Adane; Anteneh, Tamir; Kumilachew, Alemu |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (12/28/2023) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Al giorno d'oggi è molto importante che le persone siano supportate nelle loro decisioni, a causa dell'aumento esponenziale delle informazioni disponibili. Comunque si definisca il termine, non ci possono essere molte persone che non abbiano provato la sensazione di avere troppe informazioni che consumano troppo tempo, causando una sensazione di stress che, a sua volta, influisce sul processo decisionale, ovvero le persone possono tendere a essere riluttanti nel prendere decisioni o a prendere decisioni sbagliate. I sistemi di raccomandazione hanno dimostrato di essere una risposta importante a questo problema, fornendo agli utenti servizi informativi più proattivi e personalizzati. Di solito tengono traccia del comportamento dell'utente e raccolgono informazioni sugli articoli a cui l'utente sembra essere interessato, in modo da poter costruire un modello di ciò che piace all'utente.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786206996521
ISBN-10:
6206996522
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
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
Al giorno d'oggi è molto importante che le persone siano supportate nelle loro decisioni, a causa dell'aumento esponenziale delle informazioni disponibili. Comunque si definisca il termine, non ci possono essere molte persone che non abbiano provato la sensazione di avere troppe informazioni che consumano troppo tempo, causando una sensazione di stress che, a sua volta, influisce sul processo decisionale, ovvero le persone possono tendere a essere riluttanti nel prendere decisioni o a prendere decisioni sbagliate. I sistemi di raccomandazione hanno dimostrato di essere una risposta importante a questo problema, fornendo agli utenti servizi informativi più proattivi e personalizzati. Di solito tengono traccia del comportamento dell'utente e raccolgono informazioni sugli articoli a cui l'utente sembra essere interessato, in modo da poter costruire un modello di ciò che piace all'utente.
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