具體描述
著者簡介
Paul Kantor, Rutgers University, School of Communication, USA
Francesco Ricci, Free University of Bozen-Bolzano, Faculty of Computer Science, Italy
Lior Rokach, Information System Engineering, Ben-Gurion University, Israel
Bracha Shapira, Information System Engineering, Ben-Gurion University, Israel
圖書目錄
讀後感
专题性质的， 从推荐引擎中数据预处理， 基本挖掘算法， 各种推荐方式， 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人， 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势， 具有很好的指导作用
評分Preface Contents Contributors 1 Recommender Systems: Introduction and Challenges 1.1 Introduction 1.2 Recommender Systems' Function 1.3 Data and Knowledge Sources 1.4 Recommendation Techniques 1.5 Recommender Systems Evaluation 1.6 Recommender Systems Appli...
評分这本书是大二时读过的（17年前后？），之前也只大致读过前五章。当然没细读的原因是写的真的烂啊，太多无关紧要的细节，以及本书整体内容非常偏向于工程实践，而且是泛泛而谈，大概属于系统设计哲学？。 本书虽然成书于深度学习时代，但介绍的全为早期方法，如协同过滤、KNN、S...
評分这本书是大二时读过的（17年前后？），之前也只大致读过前五章。当然没细读的原因是写的真的烂啊，太多无关紧要的细节，以及本书整体内容非常偏向于工程实践，而且是泛泛而谈，大概属于系统设计哲学？。 本书虽然成书于深度学习时代，但介绍的全为早期方法，如协同过滤、KNN、S...
評分专题性质的， 从推荐引擎中数据预处理， 基本挖掘算法， 各种推荐方式， 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人， 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势， 具有很好的指导作用
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