Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "complex networks" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Random graph generator for bipartite networks modeling
    Autorzy:
    Chojnacki, Sz.
    Kłopotek, M. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206054.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    complex networks
    bipartite graphs
    recommender systems
    affiliation networks
    Opis:
    The purpose of this article is to introduce a new bipartite graph generation algorithm. Bipartite graphs consist of two types of nodes and edges join only nodes of different types. This data structure appears in various applications (e.g. recommender systems or text clustering). Both real-life datasets and formal tools enable us to evaluate only a limited set of properties of the algorithms that are used in such situations. Therefore, artificial datasets are needed to enhance development and testing of the algorithms. Our generator can be used to produce a wide range of synthetic datasets.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2011, 40, 3; 697-714
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Random graphs for performance evaluation of recommender systems
    Autorzy:
    Chojnacki, Sz.
    Kłopotek, M. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206369.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    recommender systems
    performance evaluation
    random graphs
    bipartite complex networks
    Opis:
    The purpose of this article is to introduce a new analytical framework dedicated to measuring performance of recommender systems. A standard approach is to assess the quality of a system by means of accuracy related statistics. However, the specificity of the environments in which recommender systems are deployed requires paying much attention to speed and memory requirements of the algorithms. Unfortunately, it is implausible to assess accurately the complexity of various algorithms with formal tools. This can be attributed to the fact that such analyses are usually based on an assumption of dense representation of underlying data structures. In real life, though, the algorithms operate on sparse data and are implemented with collections dedicated for them. Therefore, we propose to measure the complexity of recommender systems with artificial datasets that posses real-life properties. We utilize a recently developed bipartite graph generator to evaluate how the state-of-art recommender system behavior is determined and diversified by topological properties of the generated datasets.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2011, 40, 2; 237-257
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Towards effective social network system implementation
    Autorzy:
    Škrabálek, J.
    Kunc, P.
    Nguyen, F.
    Pitner, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205911.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    NoSQL
    architecture
    social networks
    complex event processing
    Opis:
    In this paper we present our latest research in the area of social network system implementation. Both business and technological aspects of social network system development are considered. There are many tools, languages and methods for developing large-size software systems and architectures represented by social network systems. However, no research has been done yet to uncover the reasons behind the selection and usage of such systems in terms of choosing the right architecture and data storage. We describe effective approach to developing specific parts of social Network systems with special attention to data layer (using Hadoop, HBase and Apache Cassandra), which forms the foundation of Any social network system and is highly demanding for performance and scalability.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2012, 41, 4; 835-849
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies