Web mining + Decision tree recommender

Zamknięte wagi Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) October 2002

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
Typ organizacji
Academia
Kraj
Korea (Republic of)
Opublikowany
1 October 2002
Autorzy
YH Cho, JK Kim, SH Kim

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Recommendation
Zadanie
Recommender system

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
tokens

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Unknown
Cytaty
656

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
A personalized recommender system based on web usage mining and decision tree induction
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Co to jest model?

Web mining + Decision tree recommender został opublikowany przez Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas October 2002. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.

Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie recommender system.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Odpowiedzi

Web mining + Decision tree recommender — częste pytania

01

Web mining + Decision tree recommender— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w October 2002. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

02

Web mining + Decision tree recommender— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie recommender system. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

03

Web mining + Decision tree recommender— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

04

Web mining + Decision tree recommender— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

05

Web mining + Decision tree recommender— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

06

Web mining + Decision tree recommender— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako academia.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.