电子商务推荐系统导论
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作者伍之昂
出版社科学出版社
ISBN9787030422651
出版时间2014-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数192页
字数250千字
定价69元
货号SC:9787030422651
上书时间2024-09-16
商品详情
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内容简介:
电子商务的迅猛发展使得服务信息呈现出“过载(overload)”趋势，用户面对海量的商品服务信息束手无策，难以快速找到自己需要的信息，推荐系统(RecommenderSystem)是解决信息过载问题非常有潜力的方法。目前，几乎所有的电子商务网站都不同程度地集成了推荐系统，如Amazon、eBay、Netflix、淘宝、当当等。本书将围绕电子商务推荐系统这一主题，从基础技术和商业应用两个角度入手，介绍传统推荐模型和算法、社交网络与电子商务推荐系统融合后的推荐模型与算法、移动推荐、推荐系统安全性和可信性、推荐系统对企业绩效的影响、影响企业绩效因素反过来对推荐系统设计的提升。在此基础上，介绍几个典型的电子商务推荐应用系统。
目录:
前言
第1章引论
1.1推荐系统概述
1.1.1推荐系统：动机与现状
1.1.2电子商务：推荐系统最重要的应用领域
1.1.3推荐系统：形式化建模
1.2推荐系统研究概览
1.2.1挑战性问题
1.2.2本书组织结构
参考文献
第2章传统推荐模型与算法
2.1协同过滤模型
2.1.1基于用户的协同过滤
2.1.2基于项目的协同过滤
2.1.3相似度计算方法
2.1.4混合型协同过滤
2.1.5一个例子
2.2基于内容的推荐模型
2.2.1项目和用户表示
2.2.2用户兴趣学习模型
2.3潜在语义分析模型
2.3.1奇异值分解模型
2.3.2概率潜在语义分析模型
2.3.3潜在狄利克雷分配模型
2.4基于关联规则挖掘的推荐
2.4.1频繁模式与关联规则挖掘
2.4.2基于关联规则的推荐
参考文献
第3章情境推荐模型与算法
3.1推荐系统情境信息
3.1.1什么是情境信息
3.1.2情境信息的层次式表征
3.2融合情境信息的推荐模型
3.2.1情境预过滤
3.2.2情境后过滤
3.2.3情境化建模
3.2.4三类范式的混合使用
3.3基于时空信息的推荐模型
3.3.1考虑用户兴趣漂移的推荐
3.3.2移动推荐
3.4基于隐反馈信息的推荐模型
参考文献
第4章社会化推荐模型与算法
4.1社会计算与社会化推荐
4.1.1社会计算研究议题概览
4.1.2社会化推荐
4.2社会化协同过滤模型
4.2.1基于信任关系的
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