Web mining + Decision tree recommender
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Korea (Republic of)
- Publié
- 1 October 2002
- Auteurs
- YH Cho, JK Kim, SH Kim
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Recommendation
- Tâche
- Recommender system
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 656
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A personalized recommender system based on web usage mining and decision tree induction
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Web mining + Decision tree recommender a été publié par Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant October 2002. Cela provient d'une organisation classée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Recommendation, et est enregistré comme exécutant la tâche de recommender system.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Réponses
Web mining + Decision tree recommender — questions courantes
Web mining + Decision tree recommender— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2002. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Web mining + Decision tree recommender— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Recommendation, et est enregistré comme gérant la tâche de recommender system. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Web mining + Decision tree recommender— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Web mining + Decision tree recommender— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Web mining + Decision tree recommender— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Web mining + Decision tree recommender— qui l'a créé ?
Il a été publié par Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme academia.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.