Book Description: SessionBased Recommender Systems Using Deep Learning In today's fast-paced technological era, the need for personalized recommendations has become increasingly important. SessionBased Recommender Systems (SBRS) have gained significant attention in recent years due to their ability to provide users with tailored suggestions based on their past behavior. Deep Learning (DL) techniques have revolutionized the field of SBRS by enabling the extraction of complex patterns and relationships from vast amounts of data. This book delves into the widespread adoption of DL techniques in SBRS applications from multiple perspectives. Chapter 1: Introduction to Deep Learning The history of Deep Learning, its fundamental concepts, advantages, and applications are briefly explained in this chapter. The evolution of DL is discussed, highlighting its significance in modern technology. The chapter also provides an overview of SBRS and their importance in various industries. Chapter 2: Fundamentals of SessionBased Recommender Systems This chapter covers the basics of SBRS, including the concept of sessions, user behavior modeling, and recommendation algorithms. The challenges associated with SBRS and their limitations are also discussed. Chapter 3: Deep Learning Techniques for SBRS This chapter explores the application of DL models in SBRS, focusing on their development and effectiveness. The discussion includes the use of Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks (CNNs), and Autoencoders in SBRS.

SessionBased Recommender Systems Using Deep arning В современную быстро развивающуюся технологическую эру потребность в персонализированных рекомендациях становится все более важной. SessionBased Recommendant Systems (SBRS) привлекли значительное внимание в последние годы благодаря своей способности предоставлять пользователям индивидуальные предложения, основанные на их прошлом поведении. Методы глубокого обучения (DL) произвели революцию в области SBRS, позволив извлекать сложные шаблоны и отношения из огромных объемов данных. В этой книге подробно рассматривается широкое распространение методов DL в приложениях SBRS с разных точек зрения. Глава 1: Введение в глубокое обучение История глубокого обучения, его фундаментальные концепции, преимущества и приложения кратко объясняются в этой главе. Обсуждается эволюция DL, подчёркивая её значение в современных технологиях. В главе также представлен обзор SBRS и их важности в различных отраслях. Глава 2: Основы сеансовых рекомендательных систем В этой главе рассматриваются основы SBRS, включая концепцию сессий, моделирование поведения пользователей и алгоритмы рекомендаций. Также обсуждаются проблемы, связанные с SBRS, и их ограничения. Глава 3: Методы глубокого обучения для SBRS В этой главе рассматривается применение моделей DL в SBRS с акцентом на их разработку и эффективность. Обсуждение включает использование рекуррентных нейронных сетей (RNN), сверточных нейронных сетей (CNN) и автоэнкодеров в SBRS.

SessionBased Recommender Systems Using Deep arning Dans l'ère technologique moderne en évolution rapide, le besoin de recommandations personnalisées devient de plus en plus important. SessionBased Recommendant Systems (SBRS) a attiré beaucoup d'attention ces dernières années en raison de sa capacité à fournir aux utilisateurs des offres personnalisées basées sur leur comportement passé. s techniques de deep learning (DL) ont révolutionné le domaine des SBRS en permettant d'extraire des modèles et des relations complexes à partir d'énormes quantités de données. Ce livre examine en détail la large diffusion des techniques DL dans les applications SBRS sous différents angles. Chapitre 1 : Introduction à l'apprentissage profond L'histoire de l'apprentissage profond, ses concepts fondamentaux, ses avantages et ses applications sont brièvement expliqués dans ce chapitre. L'évolution de DL est discutée, soulignant son importance dans les technologies modernes. chapitre donne également un aperçu des SBRS et de leur importance dans diverses industries. Chapitre 2 : Bases des systèmes de recommandation de session Ce chapitre traite des fondements du SSRB, y compris le concept de session, la modélisation du comportement des utilisateurs et les algorithmes de recommandation. s problèmes liés aux SBRS et leurs limites sont également discutés. Chapitre 3 : Méthodes d'apprentissage en profondeur pour les SSR Ce chapitre traite de l'application des modèles de DL aux SSR, en mettant l'accent sur leur développement et leur efficacité. La discussion porte notamment sur l'utilisation de réseaux neuronaux récurrents (RNN), de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et d'autocodeurs dans les SBRS.

SessionBased Recommender Systems Using Deep arning En una era tecnológica en rápida evolución, la necesidad de recomendaciones personalizadas es cada vez más importante. SessionBased Recommendant Systems (SBRS) ha atraído una atención considerable en los últimos debido a su capacidad para proporcionar a los usuarios ofertas personalizadas basadas en su comportamiento pasado. técnicas de aprendizaje profundo (DL) revolucionaron el campo de SBRS, permitiendo extraer patrones y relaciones complejas de enormes cantidades de datos. Este libro examina en detalle la amplia difusión de los métodos DL en las aplicaciones SBRS desde diferentes perspectivas. Capítulo 1: Introducción al aprendizaje profundo La historia del aprendizaje profundo, sus conceptos fundamentales, beneficios y aplicaciones se explican brevemente en este capítulo. Se discute la evolución de DL, enfatizando su importancia en la tecnología moderna. capítulo también ofrece una visión general de los SBRS y su importancia en diferentes industrias. Capítulo 2: Fundamentos de los sistemas de recomendación de sesión Este capítulo aborda los fundamentos del SBRS, incluyendo el concepto de sesiones, la simulación del comportamiento del usuario y los algoritmos de recomendación. También se discuten los problemas relacionados con el SBRS y sus limitaciones. Capítulo 3: Técnicas de aprendizaje profundo para SBRS Este capítulo examina la aplicación de los modelos DL en SBRS, con énfasis en su desarrollo y eficacia. La discusión incluye el uso de redes neuronales recurrativas (RNN), redes neuronales perforadas (CNN) y codificadores automáticos en SBRS.

SessionBased Recomender Systems Using Deep arning A necessidade de recomendações personalizadas é cada vez mais importante na atual era tecnológica. SessionBased Recommendant Systems (SBRS) tem atraído considerável atenção nos últimos anos por sua capacidade de fornecer aos usuários ofertas individuais baseadas em seu comportamento passado. Os métodos de aprendizado profundo (DL) revolucionaram o campo do SBRS, permitindo a extração de modelos complexos e relações de grandes quantidades de dados. Este livro trata detalhadamente da extensão dos métodos de DL em aplicações SBRS de diferentes pontos de vista. Capítulo 1: Introdução ao aprendizado profundo História de aprendizado profundo, seus conceitos, benefícios e aplicações fundamentais são explicados brevemente neste capítulo. Está em discussão a evolução do DL, ressaltando o seu significado na tecnologia moderna. O capítulo também apresenta uma revisão da SBRS e sua importância em vários setores. Capítulo 2: Os fundamentos dos sistemas de recomendação de sessão Este capítulo aborda os fundamentos da SBRS, incluindo o conceito de sessão, a modelagem de comportamento dos usuários e algoritmos de recomendação. Os problemas relacionados com o SBRS e suas limitações também são discutidos. Capítulo 3: Técnicas de aprendizagem profunda para SBRS Este capítulo aborda a aplicação de modelos DL no SBRS com foco em seu desenvolvimento e eficiência. A discussão inclui a utilização de redes neurais recorrentes (RNN), redes neurais comprimidas (CNN) e encoders automáticos no SBRS.

SessionBased Recommender Systems Using Deep arning In un'era tecnologica in continua evoluzione, il bisogno di raccomandazioni personalizzate diventa sempre più importante. SessionBased Recommendant Systems (SBRS) ha attirato notevole attenzione negli ultimi anni per la sua capacità di fornire agli utenti offerte personalizzate basate sul loro comportamento precedente. I metodi di apprendimento approfondito (DL) hanno rivoluzionato il campo SBRS, consentendo di estrarre modelli complessi e relazioni da enormi quantità di dati. Questo libro descrive in dettaglio l'ampia diffusione dei metodi DL nelle applicazioni SBRS da diversi punti di vista. Capitolo 1: Introduzione all'apprendimento profondo Storia dell'apprendimento profondo, i suoi concetti fondamentali, i suoi vantaggi e le sue applicazioni vengono brevemente spiegati in questo capitolo. discute dell'evoluzione del DL, sottolineando il suo significato nella tecnologia moderna. Il capitolo fornisce anche una panoramica di SBRS e della loro importanza in diversi settori. Capitolo 2: basi dei sistemi di raccomandazione di sessione In questo capitolo vengono esaminate le basi di SBRS, tra cui il concetto di sessione, la simulazione del comportamento degli utenti e gli algoritmi di raccomandazione. discutono anche i problemi relativi alla SBRS e le loro limitazioni. Capitolo 3: Metodi di apprendimento approfondito per SBRS Questo capitolo esamina l'applicazione dei modelli DL in SBRS, focalizzandone lo sviluppo e l'efficacia. La discussione comprende l'uso di reti neurali ricorrenti (RNN), reti neurali compresse (CNN) e impianti automatici in SBRS.

SessionBased Recommender Systems Using Deep arning In der heutigen schnelllebigen technologischen Ära wird der Bedarf an personalisierten Empfehlungen immer wichtiger. SessionBased Recommendant Systems (SBRS) hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen, da es in der Lage ist, Nutzern maßgeschneiderte Angebote basierend auf ihrem früheren Verhalten anzubieten. Deep arning (DL) -Techniken haben das SBRS-Feld revolutioniert, indem sie es ermöglichten, komplexe Muster und Beziehungen aus riesigen Datenmengen zu extrahieren. Dieses Buch untersucht die weit verbreitete Verbreitung von DL-Methoden in SBRS-Anwendungen aus verschiedenen Perspektiven. Kapitel 1: Einführung in Deep arning Die Geschichte des Deep arning, seine grundlegenden Konzepte, Vorteile und Anwendungen werden in diesem Kapitel kurz erläutert. Die Entwicklung von DL wird diskutiert und seine Bedeutung in der modernen Technologie hervorgehoben. Das Kapitel gibt auch einen Überblick über SBRS und deren Bedeutung in verschiedenen Branchen. Kapitel 2: Grundlagen von Session Recommendation Systems Dieses Kapitel behandelt die Grundlagen von SBRS, einschließlich des Konzepts von Sessions, der Modellierung des Nutzerverhaltens und der Empfehlungsalgorithmen. Die Probleme im Zusammenhang mit SBRS und ihre Grenzen werden ebenfalls diskutiert. Kapitel 3: Deep-arning-Methoden für SBRS Dieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung von DL-Modellen in SBRS mit einem Schwerpunkt auf deren Entwicklung und Effizienz. Die Diskussion umfasst die Verwendung von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), konvolutionären neuronalen Netzen (CNNs) und Auto-Encodern in SBRS.

Systemy rekomendacyjne oparte na zaleceniach wykorzystujące głębokie uczenie się W dzisiejszej erze szybko ewoluującej technologii coraz ważniejsze staje się zapotrzebowanie na zindywidualizowane zalecenia. W ostatnich latach SBRS przyciągnął znaczącą uwagę ze względu na swoją zdolność do dostarczania użytkownikom dostosowanych sugestii opartych na ich dotychczasowym zachowaniu. Techniki głębokiego uczenia się (DL) zrewolucjonizowały pole SBRS, umożliwiając uzyskiwanie złożonych wzorów i relacji z ogromnych ilości danych. Książka ta szczegółowo opisuje powszechne stosowanie metod DL w aplikacjach SBRS z różnych perspektyw. Rozdział 1: Wprowadzenie do głębokiego uczenia się Historia głębokiego uczenia się, jego podstawowe pojęcia, korzyści i zastosowania są krótko wyjaśnione w tym rozdziale. Omówiono ewolucję DL, podkreślając jej znaczenie w nowoczesnych technologiach. Rozdział zawiera również przegląd SBRS i ich znaczenia w różnych branżach. Rozdział 2: Podstawy systemów rekomendacji sesji Niniejszy rozdział omawia podstawy SBRS, w tym koncepcje sesji, modelowanie zachowań użytkowników i algorytmy rekomendacji. Omawiane są również kwestie związane z SBRS i ich ograniczeniami. Rozdział 3: Techniki głębokiego uczenia się dla SBRS Niniejszy rozdział omawia stosowanie modeli DL w SBRS ze szczególnym uwzględnieniem ich rozwoju i skuteczności. Dyskusja obejmuje wykorzystanie nawracających sieci neuronowych (RNN), konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i autoenkoderów w SBRS.

מערכות המלצות מבוססות שימוש בלמידה עמוקה בעידן הטכנולוגיה המתפתחת במהירות, הצורך בהמלצות מותאמות אישית הופך להיות יותר ויותר חשוב. מערכות מבוססות ומומלצות (SBRS) משכו תשומת לב משמעותית בשנים האחרונות על יכולתה לספק למשתמשים הצעות מותאמות אישית המבוססות על התנהגותם בעבר. טכניקות למידה עמוקה (DL) חוללו מהפכה בתחום ה-SBRS, דבר שאיפשר להוציא תבניות ומערכות יחסים מורכבות מכמויות עצומות של נתונים. ספר זה מפרט את האימוץ הנפוץ של שיטות DL ביישומי SBRS מנקודות מבט שונות. פרק 1 ": מבוא ללמידה עמוקה, תולדות הלמידה העמוקה, תפיסות היסוד, יתרונותיה ויישומיו מוסברים בקצרה בפרק זה. דנים באבולוציה של DL, המדגישה את חשיבותה בטכנולוגיות מודרניות. הפרק גם מספק סקירה של SBRS וחשיבותם בתעשיות שונות. פרק 2: Bassics of Session Engineering Systems פרק זה דן ביסודות SBRS, כולל מושגי הפעלה, מודלים של התנהגות משתמש ואלגוריתמי המלצה. נושאים הקשורים ל-SBRS ומגבלותיהם נדונים גם הם. פרק 3: טכניקות למידה עמוקה עבור SBRS פרק זה דן ביישום מודלי DL ב ־ SBRS תוך התמקדות בפיתוח וביעילות שלהם. הדיון כולל שימוש ברשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNNs), רשתות עצביות קונבולוציוניות (Convolutional neural network) ואוטוקודרים ב-SBRS.''

SessionBased Recommendation Systems Using Deep arning Günümüzün hızla gelişen teknoloji çağında, kişiselleştirilmiş önerilere duyulan ihtiyaç giderek önem kazanmaktadır. SessionBased Recommended Systems (SBRS), kullanıcılara geçmiş davranışlarına göre özelleştirilmiş öneriler sunma yeteneği ile son yıllarda büyük ilgi görmüştür. Derin öğrenme (DL) teknikleri, SBRS alanında devrim yarattı ve karmaşık kalıpların ve ilişkilerin çok miktarda veriden çıkarılmasını sağladı. Bu kitap, SBRS uygulamalarında DL yöntemlerinin farklı perspektiflerden yaygın olarak benimsenmesini detaylandırmaktadır. Bölüm 1: Derin Öğrenmeye Giriş Derin öğrenmenin tarihi, temel kavramları, yararları ve uygulamaları bu bölümde kısaca açıklanmaktadır. DL'nin evrimi tartışılır ve modern teknolojilerdeki önemi vurgulanır. Bölüm ayrıca SBRS'ye ve çeşitli endüstrilerdeki önemine genel bir bakış sunmaktadır. Bölüm 2: Oturum Öneri stemlerinin Temelleri Bu bölüm, oturum kavramları, kullanıcı davranışı modellemesi ve öneri algoritmaları dahil olmak üzere SBRS'nin temellerini tartışmaktadır. SBRS ile ilgili konular ve sınırlamaları da tartışılmaktadır. Bölüm 3: SBRS için Derin Öğrenme Teknikleri Bu bölüm, SBRS'deki DL modellerinin uygulamalarını, gelişimlerine ve etkinliklerine odaklanarak tartışmaktadır. Tartışma, tekrarlayan sinir ağlarının (RNN'ler), evrişimli sinir ağlarının (CNN'ler) ve SBRS'deki otomatik kodlayıcıların kullanımını içermektedir.

أنظمة التوصيات القائمة على الجلسات باستخدام التعلم العميق في عصر التكنولوجيا سريع التطور اليوم، أصبحت الحاجة إلى توصيات شخصية ذات أهمية متزايدة. اجتذبت الأنظمة الموصى بها على أساس الجلسة (SBRS) اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة لقدرتها على تزويد المستخدمين باقتراحات مخصصة بناءً على سلوكهم السابق. أحدثت تقنيات التعلم العميق (DL) ثورة في مجال SBRS، مما سمح باستخراج الأنماط والعلاقات المعقدة من كميات هائلة من البيانات. يوضح هذا الكتاب بالتفصيل الاعتماد الواسع النطاق لأساليب DL في تطبيقات SBRS من وجهات نظر مختلفة. الفصل 1: مقدمة إلى التعلم العميق تم شرح تاريخ التعلم العميق ومفاهيمه الأساسية وفوائده وتطبيقاته بإيجاز في هذا الفصل. ويناقش تطور الجراد الصحراوي، مع التأكيد على أهميته في التكنولوجيات الحديثة. يقدم الفصل أيضًا لمحة عامة عن SBRS وأهميتها في مختلف الصناعات. الفصل 2: أساسيات أنظمة توصيات الجلسة يناقش هذا الفصل أساسيات SBRS، بما في ذلك مفاهيم الجلسة ونمذجة سلوك المستخدم وخوارزميات التوصية. وتناقش أيضاً القضايا المتصلة بنظام الإبلاغ الاستراتيجي وقيودها. الفصل 3: تقنيات التعلم العميق لـ SBRS يناقش هذا الفصل تطبيق نماذج DL في SBRS مع التركيز على تطويرها وفعاليتها. تتضمن المناقشة استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمشفرات الذاتية في SBRS.

딥 러닝을 사용하는 세션 기반 추천 시스템 오늘날의 빠르게 진화하는 기술 시대에서 개인화 된 권장 사항의 필요성이 점점 중요 해지고 있습니다. SBRS (SessionBased Recommended Systems) 는 최근 몇 년 동안 사용자에게 과거 행동에 따라 맞춤형 제안을 제공 할 수있는 능력으로 인해 큰 관심을 끌었습니다. 딥 러닝 (DL) 기술은 SBRS 분야에 혁명을 일으켜 방대한 양의 데이터에서 복잡한 패턴과 관계를 추출 할 수 있습니다. 이 책은 SBRS 응용 프로그램에서 다양한 관점에서 DL 방법의 광범위한 채택에 대해 자세히 설 1 장: 딥 러닝 소개 딥 러닝의 역사, 기본 개념, 혜택 및 응용 프로그램이이 장에 간략하게 설명되어 있습니다. DL의 진화는 현대 기술에서의 중요성을 강조하면서 논의됩니다. 이 장은 또한 SBRS에 대한 개요와 다양한 산업에서의 중요성을 제공합니다. 2 장: 세션 추천 시스템의 기본 사항 세션 개념, 사용자 행동 모델링 및 추천 알고리즘을 포함하여 SBRS의 기본 사항에 대해 설명합니다. SBRS와 관련된 문제 및 제한 사항도 논의됩니다. 3 장: SBRS를위한 딥 러닝 기술 이 장에서는 SBRS에 DL 모델을 적용하여 개발 및 효과에 중점을 둡니다. 논의에는 반복 신경망 (RNN), 회전 신경망 (CNN) 및 SBRS의 자동 인코더 사용이 포함됩니다.

SessionBased Recommendation Systems Using Deep arning今日、急速に進化するテクノロジー時代において、パーソナライズされた推奨事項の必要性はますます重要になっています。SessionBased Recommended Systems （SBRS）は、過去の行動に基づいてユーザーにカスタマイズされた提案を提供する能力で近注目を集めています。ディープラーニング（DL）技術は、SBRSの分野に革命をもたらし、膨大な量のデータから複雑なパターンと関係を抽出することを可能にしました。本書では、SBRSアプリケーションにおけるDLメソッドの広範な採用について、さまざまな観点から詳述しています。第1章：ディープラーニングの紹介ディープラーニングの歴史、その基本的な概念、利点、アプリケーションについて簡単に説明します。DLの進化が議論され、現代技術における重要性が強調されている。この章では、SBRSの概要とその重要性についても説明します。第2章：セッション勧告システムの基礎この章では、セッション概念、ユーザー行動モデリング、推奨アルゴリズムなど、SBRSの基本について説明します。SBRSに関する問題とその制限についても議論されている。第3章：SBRSのディープラーニング技術この章では、SBRSにおけるDLモデルの開発と有効性に焦点を当てた応用について説明します。議論には、再発ニューラルネットワーク（RNN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、およびSBRSのオートエンコーダの使用が含まれます。

SessionBased Recommender Systems使用深度學習在當今快速發展的技術時代,對個性化推薦的需求變得越來越重要。SessionBased Recommendant Systems （SBRS）近來因能夠根據用戶過去的行為向用戶提供定制產品而受到廣泛關註。深度學習（DL）技術徹底改變了SBRS領域，允許從大量數據中提取復雜的模式和關系。本書從不同的角度詳細探討了DL方法在SBRS應用中的廣泛應用。第1章：深入學習簡介深度學習的歷史及其基本概念、優勢和應用在本章中作了簡要介紹。通過強調其在現代技術中的重要性，討論了DL的演變。本章還概述了SBRS及其在各個行業中的重要性。第二章：會話推薦系統的基本原理本章討論SBRS的基本原理,包括會話概念、用戶行為模擬和推薦算法。還討論了與SBRS相關的問題及其局限性。第三章：SBRS的深度學習方法本章探討了DL模型在SBRS中的應用，重點是其開發和有效性。討論包括在SBRS中使用遞歸神經網絡（RNN），卷積神經網絡（CNN）和自動編碼器。