推荐系统实践
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作者项亮编著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115281586
出版时间2012-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数216页
字数319千字
定价69.8元
货号SC:9787115281586
上书时间2024-06-27
商品详情
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作者简介:
项亮，毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化所，研究方向为机器学习和推荐系统，现任职于北京Hulu软件技术开发有限公司，从事视频推荐的研究和开发。2009年参加Netflix Prize推荐系统比赛获得团体名，且于当年参与创建了Resys China推荐系统社区。
主编推荐:
相关领域专家的研究经验和实战经验
总结当今互联网领域中和推荐有关的产品和服务
Web 2.0时代的推荐阅读著作
以实战为基础，理论和实践并重，适合不同层次的读者。
《数学之美》作者吴军等强力推荐
媒体评论:
“工程师大都喜欢‘In Action’型的书籍，但这并非‘又一本’工具型的‘In Action’读物，透过它你将涉足现代互联网公司孜孜以求的用户核心价值所在——个性化服务。也许一次全新的旅程从这里开始。”
——阿稳，豆瓣算法工程师
“作者结合了多年的推荐系统理论研究和在Hulu的具体实践经验，汲取精华并以深入浅出的方式展示给读者。无论是对于刚入门的新手还是推荐领域的老兵，这本书都是的参考，在此我诚挚地向大家推荐它。”
——郑华， Hulu软件开发主管
“2009年8月，我和项亮一起发起了 Resys China——一个面向推荐系统领域的专业社区。在组织 Resys China 业内分享活动的过程中，我们迫切感受到，出版《推荐系统实践》这样一本传授实战经验的书籍，对推动这个领域的发展是多么必要。项亮作为国内推荐系统领域一位理论与实践并重的专家，把具实用价值的推荐技术进行了系统整理，深入浅出地呈现到读者面前。作为一本主要面向业内人员的技术书籍，这点尤其难能可贵。个性化推荐技术是具人文关怀的技术之一，它尊重个体，相信每个人都是与众不同的，在这个以‘人’为中心的社会化时代，它的兴起与发扬光大只是时间问题。我与项亮相识，是因为对推荐技术的热爱，希望借助此书，可以让更多的人成为朋友。”
——谷文栋，个性化推荐社区Resys China发起人
“从大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐，到社交网络上的交友推荐等，推荐系统在互联网的产品和应用中被广泛采用。但是，今还没有一本书系统地从理论上对此进行分析和论述。《推荐系统实践》恰恰弥补了这个空白。”
——吴军，腾讯副总裁，《数学之美》和《浪潮之巅》作者
内容简介:
本书通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准（比如覆盖率、满意度）和方法（比如AB测试、总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外，本书为有兴趣开发推荐系统的读者给出了设计和实现推荐系统的方法与技巧，并解答了在真实场景中应用推荐技术时最常遇到的一些问题。
本书适合对推荐技术感兴趣的读者学习参考。
目录:
第1章好的推荐系统1
1．1什么是推荐系统1
1．2个性化推荐系统的应用4
1．2．1电子商务4
1．2．2电影和视频网站8
1．2．3个性化音乐网络电台10
1．2．4社交网络12
1．2．5个性化阅读15
1．2．6基于位置的服务16
1．2．7个性化邮件17
1．2．8个性化广告18
1．3推荐系统评测19
1．3．1推荐系统实验方法20
1．3．2评测指标23
1．3．3评测维度34
第2章利用用户行为数据35
2．1用户行为数据简介36
2．2用户行为分析39
2．2．1用户活跃度和物品流行度的分布39
2．2．2用户活跃度和物品流行度的关系41
2．3实验设计和算法评测41
2．3．1数据集42
2．3．2实验设计42
2．3．3评测指标42
2．4基于邻域的算法44
2．4．1基于用户的协同过滤算法44
2．4．2基于物品的协同过滤算法51
2．4．3UserCF和ItemCF的综合比较59
2．5隐语义模型64
2．5．1基础算法64
2．5．2基于LFM的实际系统的例子70
2．5．3LFM和基于邻域的方法的比较72
2．6基于图的模型73
2．6．1用户行为数据的二分图表示73
2．6．2基于图的推荐算法73
第3章推荐系统冷启动问题78
3．1冷启动问题简介78
3．2利用用户注册信息79
3．3选择合适
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