2024/06/17
| 資料の種別｡ |
図書｡
 資料情報のコピー
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| タイトル｡ |
レコメンダ・システムのすべて(レコメンダ システム ノ スベテ)｡
外部サイトで調べる:  
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| 副書名｡ |
ネットで「あなたへのオススメ」を表示する機能(ネット デ アナタ エノ オススメ オ ヒョウジ スル キノウ)｡
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| 著者名等｡ |
マイケル・シュレージ∥著(シュレーグ,マイケル)｡
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| 椿美智子∥監訳(ツバキ,ミチコ)｡
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| 杉山千枝∥訳(スギヤマ,チエ)｡
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| 山上裕子∥訳(ヤマガミ,ユウコ)｡
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| 出版者｡ |
ニュートンプレス／東京｡
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| 出版年｡ |
2023.2｡
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| ページと大きさ｡ |
397p／18cm｡
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| シリーズ名｡ |
ニュートン新書｡
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| 一般注記｡ |
背・表紙・カバー背・カバー表紙の責任表示(誤植)：山上祐子｡
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| 「レコメンデーション・エンジン」(2021年刊)の改題｡
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| 件名｡ |
マーケティング-データ処理｡
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| 分類｡ |
NDC8 版：675.2｡
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| NDC9 版：675.2｡
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| ISBN｡ |
978-4-315-52666-0｡
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| 4-315-52666-5｡
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| 9784315526660｡
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| 4315526665｡
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| 価格｡ |
1436｡
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| タイトルコード｡ |
1000259891｡
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| 内容紹介｡ |
今やネットビジネスに欠かせない機能「レコメンダ・システム」を支える「レコメンデーション・エンジン」。その仕組みから開発の歴史、実用例、さらには購買行動に及ぼす影響までを解説。次世代のレコメンダ・システムが私たちに何をもたらすのかを探る。｡
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| 著者紹介｡ |
【マイケル・シュレージ】スローン経営大学院デジタルビジネスセンターの研究員であり、インペリアルカレッジのイノベーションと起業家精神プログラムにおける客員研究員。このほか、Googleなど多くの有名企業へのコンサルティングや顧問業務なども行っている。(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)｡
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| 【椿美智子】東京理科大学経営学部経営学科教授。東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻(博士後期課程)単位取得退学。博士(工学)。2022年10月より東京理科大学経営学部長・大学院経営学研究科長。専門は大規模データのデータサイエンス的分析、AI・機械学習、UX向上に基づくマーケティング科学。(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)｡
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| 所蔵数｡ |
館内でのみ利用可能な資料｡ |
貸出可能な資料｡ |
貸出中の資料｡ |
予約数｡ |
- 所蔵数
- 1 冊
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- 館内でのみ利用可能な資料
- 0 冊
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- 貸出可能な資料｡
- 1 冊
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- 貸出中の資料
- 0 冊
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- 予約数
- 0 件
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| 番号｡ |
資料番号｡ |
所蔵館｡ |
配架場所（配架案内）｡ |
請求記号｡ |
状態｡ |
| 1｡ |
- 資料番号：
- 1017035617｡
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- 所蔵館：
- 福井県立図書館｡
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- 配架場所：
- 社会6社会6（社会6の書架にあります。おわかりにならない時は、職員にお尋ねください。）｡
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- 請求記号：
- 675.2/ｼﾕﾚ｡
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- 状態：
- 在架｡
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このページのURL：http://www.library-archives.pref.fukui.lg.jp/wo/opc_srh/srh_detail/1000259891