Learning to rank through user preference data

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	дипломная работа
Язык	английский
Дата добавления	30.08.2016
Размер файла	147,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

• Data mining

  Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
  
  доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012
  

• Organizing information

  A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
  
  топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009
  

• Big Data

  Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
  
  презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016
  

• Методы Data Mining

  Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
  
  курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011
  

• Creating a Data Mart for an Online E-Book Store

  Web Forum - class of applications for communication site visitors. Planning of such database that to contain all information about an user is the name, last name, address, number of reports and their content, information about an user and his friends.
  
  отчет по практике [1,4 M], добавлен 19.03.2014
  

• Методы Data Mining

  Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
  
  контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013
  

• Современная технология обработки информационных данных Data Mining

  Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
  
  контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010
  

• Анализ данных дистанционного практикума по программирования с помощью методов Data Mining

  Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
  
  курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017
  

• Data Warehouses

  Історія виникнення комерційних додатків для комп'ютеризації повсякденних ділових операцій. Загальні відомості про сховища даних, їх основні характеристики. Класифікація сховищ інформації, компоненти їх архітектури, технології та засоби використання.
  
  реферат [373,9 K], добавлен 10.09.2014
  

• Hyper Text Markup Language (HTML)

  Значение атрибута TITLE тега HTML-документа. Возможности HTML для разработчиков Web-страниц. Параметры тега , регулирующие отступы вокруг изображения. Оформление комментариев в CSS. Теги логического форматирования текста (phrase elements).
  
  тест [19,9 K], добавлен 11.10.2012
  

• Основы Java Script

  Особенности работы с графическими изображениями Java Script. Способы динамического управления слоями. Рассмотрение примеров использования операторов цикла. Характеристика свойств объекта form: encoding, elements, checkbox. Возможности документов HTML.
  
  курсовая работа [167,7 K], добавлен 09.02.2013
  

• Сравнительный анализ методов кластерного анализа в решении задач группировки

  Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
  
  дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017
  

• Бизнес-кейс внедрения программы управления корпоративными данными

  Определение программы управления корпоративными данными, ее цели и предпосылки внедрения. Обеспечение качества данных. Использование аналитических инструментов на базе технологий Big Data и Smart Data. Фреймворк управления корпоративными данными.
  
  курсовая работа [913,0 K], добавлен 24.08.2017
  

• Поиск кластеров сообществ Live Journal с помощью методов Data Mining в среде RapidMiner

  Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
  
  курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012
  

• Моделирование бизнес-процессов предприятия с применением программных продуктов Business-Studio и ErWin Data Modeler

  Методика и основные этапы построения модели бизнес-процессов верхнего уровня исследуемого предприятия, его организационной структуры, классификатора. Разработка модели бизнес-процесса в IDEF0 и в нотации процедуры, применением Erwin Data Modeler.
  
  курсовая работа [1,6 M], добавлен 01.12.2013
  

• Проектирование РБД "Санатория" с помощью инструментария AllFusion ERwin Data Modeler

  Изучение возможностей AllFusion ERwin Data Modeler и проектирование реляционной базы данных (БД) "Санатория" на основе методологии IDEF1x. Определение предметной области, основных сущностей базы, их первичных ключей и атрибутов и связи между ними.
  
  лабораторная работа [197,5 K], добавлен 10.11.2009
  

• Технологии анализа данных (Text Mining, Data Mining)

  Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
  
  реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014
  

• Порівняння Silverrun та CA ERwin Data Modeler на прикладі роботи інтернет-магазину

  Характеристика та класифікація CASE-засобів, технологія їх впровадження. Структура і функції CASE-засобу Silverrun. Переваги, результати застосування та ключові функції CA ERwin Data Modeler. Проектування роботи інтернет-магазину за допомогою UML-діаграм.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 07.02.2016
  

• Трансформирование космоснимка оврага в близи пгт. Илларионово

  Общее понятие о системе Earth Resources Data Analysis System. Расчет матрицы преобразования космоснимка оврага. Инструменты геометрической коррекции, трансформирование. Создание векторных слоев. Оцифрованные классы объектов. Процесс подключения скрипта.
  
  курсовая работа [4,3 M], добавлен 17.12.2013
  

• Системы управления обучения (LMS)

  Управление электронным обучением. Технологии электронного обучения e-Learning. Программное обеспечение для создания e-Learning решений. Компоненты LMS на примере IBM Lotus Learning Management System и Moodle. Разработка учебных курсов в системе Moodle.
  
  курсовая работа [146,6 K], добавлен 11.06.2009
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам