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智能推荐技术/大数据与人工智能技术丛书

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作者作者:潘微科//林晶//明仲|责编:王冰飞

出版社清华大学出版社

ISBN9787302600107

出版时间2022-04

装帧平装

纸张胶版纸

定价69.8元

货号ZJ:9787302600107

上书时间2024-12-24

江苏读客文化

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品相描述：全新
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商品描述
作者简介:
    明仲，博士，深圳大学研究生院执行院长、二级教授，博士生导师，广东省移动互联网应用中间件工程技术研究中心主任，鹏城学者特聘教授，曾获国家教学成果奖1次和省教学成果一等奖4次。主要研究方向为人工智能、软件工程和推荐系统，曾获2013年度广东省科学技术奖一等奖和2018年度中国电子学会科技进步一等奖。
内容简介:
    本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分：第1部分（第1章）为背景和基础；第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种隐式反馈（如浏览）数据进行建模；第3部分（第5～6章）为多行为推荐，是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据；第4部分（第7～8章）为序列推荐，是指同时关注用户行为和这些行为的先后顺序；第5部分（第9～10章）为联邦推荐，更加关注用户行为中的隐私和数据安全问题；第6部分（第11章）为总结与展望。全书综合梳理了多个智能推荐问题和相关技术，分析了方法的优缺点和内在联系，并在每章结束时提供了详细的参考文献和有针对性的习题。
    本书可以作为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材，也可以作为推荐系统工程师的参考手册。

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