KotiRyhmätKeskusteluLisääAjan henki
Etsi sivustolta
Tämä sivusto käyttää evästeitä palvelujen toimittamiseen, toiminnan parantamiseen, analytiikkaan ja (jos et ole kirjautunut sisään) mainostamiseen. Käyttämällä LibraryThingiä ilmaiset, että olet lukenut ja ymmärtänyt käyttöehdot ja yksityisyydensuojakäytännöt. Sivujen ja palveluiden käytön tulee olla näiden ehtojen ja käytäntöjen mukaista.

Tulokset Google Booksista

Pikkukuvaa napsauttamalla pääset Google Booksiin.

Ladataan...

Recommendation Engines (The MIT Press Essential Knowledge series)

Tekijä: Michael Schrage

JäseniäKirja-arvostelujaSuosituimmuussijaKeskimääräinen arvioKeskustelut
26-889,335 (5)-
"How does Netflix know just what to suggest you watch next? How does Amazon determine what a "customer like you" has also purchased? The answer is recommender systems, the technological concept that lies at the heart of most of the successful companies in the digital economy. Michael Schrage starts with the origins of recommender systems, which go back further than you think (see: the Oracle at Delphi for one of history's earliest recommenders), and a history of the first companies to harness recommendations. He then discusses the technology behind how recommenders work: the AI and machine learning algorithms that power these recommender platforms. Next he discusses the role of user experience, and how recommender systems are designed, and how design choices function as nudges to make certain recommendations more salient than others. He explores three case studies: Spotify, Bytedance, and Stitch Fix, looking at how recommenders can create new business solutions and how algorithms can go beyond curation to content creation. The concluding chapter on the future of recommender systems is perhaps the most enlightening. Moving away from technology and business, Schrage embraces the philosophical, probing the role of free will in a world mediated by recommender systems (a recommendation inherently offers a choice; without the element of choice, any digital manipulation of our preferences cannot truly be called a "recommendation"), and exploring the role of recommender systems as a means of improving the self. In the vein of Free Will, this book presents the essential information while revealing the author's point of view. Schrage wants to push our understanding of recommender systems beyond the technological, to understand what societal role they play and what opportunities they offer now and in the future"--… (lisätietoja)
-
Ladataan...

Kirjaudu LibraryThingiin nähdäksesi, pidätkö tästä kirjasta vai et.

Ei tämänhetkisiä Keskustelu-viestiketjuja tästä kirjasta.

Ei arvosteluja
ei arvosteluja | lisää arvostelu
Sinun täytyy kirjautua sisään voidaksesi muokata Yhteistä tietoa
Katso lisäohjeita Common Knowledge -sivuilta (englanniksi).
Teoksen kanoninen nimi
Alkuteoksen nimi
Teoksen muut nimet
Alkuperäinen julkaisuvuosi
Henkilöt/hahmot
Tärkeät paikat
Tärkeät tapahtumat
Kirjaan liittyvät elokuvat
Epigrafi (motto tai mietelause kirjan alussa)
Omistuskirjoitus
Ensimmäiset sanat
Sitaatit
Viimeiset sanat
Erotteluhuomautus
Julkaisutoimittajat
Kirjan kehujat
Alkuteoksen kieli
Kanoninen DDC/MDS
Kanoninen LCC

Viittaukset tähän teokseen muissa lähteissä.

Englanninkielinen Wikipedia

-

"How does Netflix know just what to suggest you watch next? How does Amazon determine what a "customer like you" has also purchased? The answer is recommender systems, the technological concept that lies at the heart of most of the successful companies in the digital economy. Michael Schrage starts with the origins of recommender systems, which go back further than you think (see: the Oracle at Delphi for one of history's earliest recommenders), and a history of the first companies to harness recommendations. He then discusses the technology behind how recommenders work: the AI and machine learning algorithms that power these recommender platforms. Next he discusses the role of user experience, and how recommender systems are designed, and how design choices function as nudges to make certain recommendations more salient than others. He explores three case studies: Spotify, Bytedance, and Stitch Fix, looking at how recommenders can create new business solutions and how algorithms can go beyond curation to content creation. The concluding chapter on the future of recommender systems is perhaps the most enlightening. Moving away from technology and business, Schrage embraces the philosophical, probing the role of free will in a world mediated by recommender systems (a recommendation inherently offers a choice; without the element of choice, any digital manipulation of our preferences cannot truly be called a "recommendation"), and exploring the role of recommender systems as a means of improving the self. In the vein of Free Will, this book presents the essential information while revealing the author's point of view. Schrage wants to push our understanding of recommender systems beyond the technological, to understand what societal role they play and what opportunities they offer now and in the future"--

Kirjastojen kuvailuja ei löytynyt.

Kirjan kuvailu
Yhteenveto haiku-muodossa

Current Discussions

-

Suosituimmat kansikuvat

Pikalinkit

Arvio (tähdet)

Keskiarvo: (5)
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5 1

Oletko sinä tämä henkilö?

Tule LibraryThing-kirjailijaksi.

 

Lisätietoja | Ota yhteyttä | LibraryThing.com | Yksityisyyden suoja / Käyttöehdot | Apua/FAQ | Blogi | Kauppa | APIs | TinyCat | Perintökirjastot | Varhaiset kirja-arvostelijat | Yleistieto | 204,467,677 kirjaa! | Yläpalkki: Aina näkyvissä