实用推荐系统
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作者(丹)金·福尔克
出版社电子工业出版社
ISBN9787121420788
出版时间2021-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数436页
字数487千字
定价119元
货号SC:9787121420788
上书时间2024-05-08
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商品详情
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作者简介:
"Kim Falk 是一位数据科学家，他在构建数据驱动的应用程序方面有着丰富的经验。他对推荐系统和机器学习很感兴趣。他所训练的推荐系统，为用户推荐合适的电影，为人们推送广告，甚至帮助律师找到判例法的内容。自2010 年以来，他一直从事大数据解决方案和机器学习方面的工作。Kim 经常参与有关推荐系统的演讲和写作。
当Kim 不工作的时候，他就是一个居家男人，是一位父亲，会带着他的德国短毛指示犬进行越野跑。"
主编推荐:
"介绍推荐系统原理和关键算法，配备大量代码，适合入门
对于书中所涉及的数学和统计学知识，均提供示例图和代码，直观易懂
涵盖从数据收集到生成推荐的全过程，提供详细的Python代码及注释，代码可在GitHub上下载
剖析流行的算法在Amazon和Netflix上的应用"
媒体评论:
"“这本书涵盖了技术背景知识，并以清晰简短的Python代码演示了实现。”
——Andrew Collier，Exegetic公司
“你有没有想过Amazon和Netflix是如何了解你对产品和电影的喜好，并提供相关推荐的？这本书会告诉你它们是如何做到的！”
——Amit Lamba， Tech Overture公司
“这本书讲了关于推荐系统的一切，从入门到高级概念。”
——Jaromir D.B. Nemec，DBN公司
“这是一本实用的深入了解推荐系统的图书！”
——Peter Hampton，阿尔斯特大学"
内容简介:
要构建一个实用的“智能”推荐系统，不仅需要有好的算法，还需要了解接收推荐的用户。本书分为两部分，第一部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容。作者还教授了如何使用最流行的推荐算法，并剖析它们在Amazon和Netflix等网站上的实际应用。本书适合对推荐系统感兴趣的开发人员阅读，从事数据科学行业的读者也能从书中获得启发。
目录:
第1部分推荐系统的准备工作
第1章什么是推荐.3
1.1现实生活中的推荐.3
1.1.1推荐系统在互联网上大显身手.5
1.1.2长尾.5
1.1.3Netflix的推荐系统.6
1.1.4推荐系统的定义.13
1.2推荐系统的分类.15
1.2.1域.16
1.2.2目的.16
1.2.3上下文.17
1.2.4个性化级别.17
1.2.5专家意见.19
1.2.6隐私与可信度.19
1.2.7接口.20
1.2.8算法.23
1.3机器学习与NetflixPrize.24
1.4MovieGEEKs网站.25
1.4.1设计与规范.27
1.4.2架构.27
1.5构建一个推荐系统.29
小结.31
第2章用户行为以及如何收集用户行为数据.32
2.1在浏览网站时Netflix如何收集证据.33
2.1.1Netflix收集的证据.35
2.2寻找有用的用户行为.37
2.2.1捕获访客印象.38
2.2.2可以从浏览者身上学到什么.38
2.2.3购买行为.43
2.2.4消费商品.44
2.2.5访客评分.45
2.2.6以（旧的）Netflix方式了解你的用户.48
2.3识别用户.49
2.4从其他途径获取访客数据.50
2.5收集器.50
2.5.1构建项目文件.52
2.5.2数据模型.52
2.5.3告密者（snitch
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