推荐系统
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作者(美)弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci) 等 著;李艳民 等 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111600756
出版时间2018-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数636页
定价139元
货号SC:9787111600756
上书时间2024-12-02
商品详情
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作者简介:
弗朗西斯科·里奇，意大利博尔扎诺自由大学计算机科学副教授。目前他的研究兴趣包括推荐系统、智能接口、移动系统、机器学习、案例推理、信息和通信技术在旅游中的应用。他是《Journal of Information Technology and Tourism》杂志的编委，还是ACMIIEEE会员。他还是ACM会议推荐系统分会的指导委员会成员。
精彩内容:
前 言Recommender Systems Handbook,Second Edition推荐系统是为用户推荐所需物品的软件工具和技术。提供的推荐旨在通过各种决策过程来支持用户，例如，买什么物品、听什么歌曲或读什么新闻。推荐系统的价值在于帮助用户解决信息过载和做出更好的选择，也是现在互联网领域不错大和最流行的信息发现工具之一。因此，人们提出了各式各样的推荐技术，并在过去的10年中将其中很多方法成功地运用在商业环境。 推荐系统的发展需要多学科的支持，涉及来自各个领域的专家知识，如人工智能、人机交互、数据挖掘、统计学、决策支持系统、市场营销和消费者行为学等。 本书第1版在四年前出版，并受到了推荐系统社区的一致好评。伴随着推荐系统研究的日新月异，这些好评激励我们来更新本书。本书第2版重新整理了第1版中各章节的内容并在相应章节融入了该领域的新进展。本书基于第1版做了较大修订；大约有一半的章节是新增的，并且保留的章节相比第1版也做了相应更新。 尽管第2版发生了较大修订，但本书的目标始终不渝。本书呈现了基础知识和更高级的话题两方面，通过展示推荐系统的主要概念、理论、方法论、趋势、挑战和应用等连贯而又统一的知识体系，帮助读者从差异中梳理出头绪。这是目前专享一本全面阐述推荐系统的书，接近涵盖推荐系统主要技术的多个方面。本书中的丰富信息和实践内容为研究人员、学生和行业中的实践者提供了一个有关推荐系统的全面且简洁方便的参考源。 本书不仅详细地介绍了推荐系统研究的经典方法，同时也介绍了最近发表的新方法及其扩展。本书由五部分组成：推荐系统的技术、评估、应用、人机交
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内容简介:
本书由五部分组成：推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及不错话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术，如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样性的应用。首先简述了与工业实现和推荐系统开发相关的一般性问题，随后详细介绍了推荐系统在各领域中的应用：音乐、学习、移动、社交网络及它们之间的交互。第四部分包含了探讨一系列问题的文章，这些问题包括推荐的展示、浏览、解释和视觉化以及人工决策与推荐系统相关的重要问题。第五部分收集了一些关于不错话题的文章，例如利用主动学习技术来引导新知识的学习，构建能够抵挡恶意用户攻击的健壮推荐系统的合适技术，以及结合多种用户反馈和偏好来生成更加可靠的推荐系统。
目录:
出版者的话
推荐序一
推荐序二
推荐序三
译者序
前言
译者简介
第1章推荐系统：简介和挑战
1.1简介
1.2推荐系统的功能
1.3数据和知识来源
1.4推荐技术
1.5推荐系统评估
1.6推荐系统应用
1.7推荐系统与人机交互
1.8高级话题
1.9挑战
……
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