推荐系统
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作者刘宏志编
出版社机械工业出版社
ISBN9787111649380
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数172页
字数278千字
定价39元
货号SC:9787111649380
上书时间2024-05-07
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商品详情
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内容简介:
本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法之外，还主要介绍各种典型推荐算法的思想、原理、算法设计和应用场景，包括针对“千人千面”的个性化推荐和针对“千人万面”的情境化推荐。此外，本书还包含一些和推荐系统相关的专题内容，如针对排序问题的排序学习和针对信息融合的异质信息网络模型。
本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业的高年级本科生和研究生的相关课程教材，也可作为从事推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等研发工作相关人员的参考书。
目录:
第1章概述1
1.1推荐系统简介1
1.1.1信息超载1
1.1.2长尾效应2
1.1.3推荐系统的价值3
1.2推荐系统的发展历史3
1.3个性化推荐4
1.3.1用户画像4
1.3.2项目画像6
1.4应用场景6
1.4.1电商6
1.4.2新闻6
1.4.3音乐8
1.5推荐系统框架与形式化定义9
1.6推荐算法分类9
1.6.1基于算法思想的分类10
1.6.2基于应用问题的分类12
习题13
第2章基于邻域的协同过滤14
2.1协同过滤简介14
2.1.1基本思想14
2.1.2算法分类15
2.1.3一般流程15
2.2基于用户的协同过滤16
2.2.1TopN推荐17
2.2.2评分预测19
2.3基于项目的协同过滤22
2.3.1TopN推荐22
2.3.2评分预测24
2.4基于距离的相似度度量26
2.5Slope One算法27
2.6基于二部图的协同过滤28
2.6.1激活扩散模型29
2.6.2物质扩散模型30
2.6.3热传导模型33
习题35
第3章基于模型的协同过滤36
3.1基于关联规则的协同过滤36
3.1.1基本概念37
3.1.2关联规则度量37
3.1.3Apriori关联规则挖掘算法38
3.1.4关联规则的相关分析39
3.2基于
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