Web mining + Decision tree recommender
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- Korea (Republic of)
- Publicado
- 1 October 2002
- Autores
- YH Cho, JK Kim, SH Kim
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Recommendation
- Tarea
- Recommender system
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 656
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- A personalized recommender system based on web usage mining and decision tree induction
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
Web mining + Decision tree recommender fue publicado por Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), en el país registrado como Korea (Republic of), durante October 2002. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como realizando la tarea de recommender system.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Web mining + Decision tree recommender — preguntas comunes
Web mining + Decision tree recommender— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2002. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Web mining + Decision tree recommender— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como manejando la tarea de recommender system. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
Web mining + Decision tree recommender— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Web mining + Decision tree recommender— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
Web mining + Decision tree recommender— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Web mining + Decision tree recommender— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), basado en Korea (Republic of), una organización categorizada como academia.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.