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推荐系统

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弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)
机械工业出版社
李艳民
2018-7
636
139.00元
平装
计算机科学丛书
9787111600756

图书标签: 推荐系统  机器学习  计算机科学  图书馆k  计算机  算法  AI  数据挖掘   


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发表于2024-12-23

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图书描述

本书由五部分组成:推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及高级话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术,如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样性的应用。首先简述了与工业实现和推荐系统开发相关的一般性问题,随后详细介绍了推荐系统在各领域中的应用:音乐、学习、移动、社交网络及它们之间的交互。第四部分包含了探讨一系列问题的文章,这些问题包括推荐的展示、浏览、解释和视觉化以及人工决策与推荐系统相关的重要问题。第五部分收集了一些关于高级话题的文章,例如利用主动学习技术来引导新知识的学习,构建能够抵挡恶意用户攻击的健壮推荐系统的合适技术,以及结合多种用户反馈和偏好来生成更加可靠的推荐系统。

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著者简介

弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci),意大利博尔扎诺自由大学计算机科学副教授。目前他的研究兴趣包括推荐系统、智能接口、移动系统、机器学习、案例推理、信息和通信技术在旅游中的应用。他是《Journal of Information Technology and Tourism》杂志的编委,还是ACM和IEEE会员。他还是ACM会议推荐系统分会的指导委员会成员。

利奥·罗卡奇(Lior Rokach),以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。他是智能信息系统方面公认的专家,在这一领域处于领先地位。他的主要研究领域包括数据挖掘、模式识别和推荐系统。他的70篇论文被主流期刊、会议和书籍等引用。

布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira),以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。目前她的研究兴趣包括推荐系统、信息检索、个性化、用户建模和社交网络。她是本-古里安大学德国电信实验室研究项目负责人,并且还是ACM和IEEE会员。


图书目录


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用户评价

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再第一版的基础上增加移动相关内容,更新了最新的技术和理论,是一本不错的技术手册。

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读后感

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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...

评分

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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