推荐系统(原理与实践)/计算机科学丛书
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作者(美)查鲁·C.阿加沃尔|译者:黎玲利//尹丹//李默涵//王宏志
出版社机械工业
ISBN9787111600329
出版时间2018-07
装帧其他
开本其他
定价129元
货号30227725
上书时间2024-05-25
商品详情
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目录
出版者的话
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章 推荐系统概述
1.1 引言
1.2 推荐系统的目标
1.2.1 推荐系统应用范围
1.3 推荐系统的基本模型
1.3.1 协同过滤模型
1.3.2 基于内容的推荐系统
1.3.3 基于知识的推荐系统
1.3.4 人口统计推荐系统
1.3.5 混合集成的推荐系统
1.3.6 对推荐系统的评价
1.4 推荐系统领域特有的挑战
1.4.1 基于上下文的推荐系统
1.4.2 时间敏感的推荐系统
1.4.3 基于位置的推荐系统
1.4.4 社交信息系统
1.5 高级论题和应用
1.5.1 推荐系统中的冷启动问题
1.5.2 抗攻击推荐系统
1.5.3 组推荐系统
1.5.4 多标准推荐系统
1.5.5 推荐系统中的主动学习
1.5.6 推荐系统中的隐私问题
1.5.7 应用领域
1.6 小结
1.7 相关工作
1.8 习题
第2章 基于近邻的协同过滤
2.1 引言
2.2 评分矩阵的关键性质
2.3 通过基于近邻的方法预测评分
2.3.1 基于用户的近邻模型
2.3.2 基于物品的近邻模型
2.3.3 高效的实现和计算复杂度
2.3.4 基于用户的方法和基于物品的方法的比较
2.3.5 基于近邻方法的优劣势
2.3.6 基于用户的方法和基于物品的方法的联合
2.4 聚类和基于近邻的方法
2.5 降维与近邻方法
2.5.1 处理偏差
2.6 近邻方法的回归模型视角
2.6.1 基于用户的最近邻回归
2.6.2 基于物品的最近邻回归
2.6.3 基于用户的方法和基于物品的方法的结合
2.6.4 具有相似度权重的联合插值
内容摘要
推荐系统是一种预测用户对商品和信息的喜好的模型，可以帮助用户发现自己感兴趣的信息和商品。
构建推荐系统时，既要考虑效率，也要考虑有效性；既要考虑用户心理，也要考虑用户的行为；既要考虑商品和信息的外在属性，又要考虑商品和信息的相互关联。由于其综合性和复杂性，推荐系统可以看成是数据库、自然语言处理、机器学习、信息检索、算法甚至心理学等领域的综合与交叉。查鲁·C.阿加沃尔著的《推荐系统(原理与实践)/计算机科学丛书》从上述庞杂知识领域中梳理出一个完整的知识体系，有助于初学者系统地学习推荐系统知识。
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