Towards Metadata-aware Algorithms for Recommender Systems (Informationstechnologie Und Okonomie) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Peter Lang Pub Inc

作者:Karen Tso-sutter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2010-02-18

价格:USD 43.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783631598412

丛书系列:

图书标签:

• Recommender Systems
• Metadata
• Algorithms
• Information Retrieval
• Machine Learning
• Data Mining
• Personalization
• Information Technology
• Economics
• Big Data

《智能算法驱动的推荐系统：揭示元数据深层价值》 随着信息爆炸时代的到来，个性化推荐系统已成为连接用户与海量内容的桥梁。然而，传统推荐算法在理解和利用用户兴趣与物品属性的细微差别上，往往存在不足。本书深入探讨了如何通过精心设计的、对元数据敏感的算法，革新推荐系统的性能，为用户提供更精准、更具洞察力的内容建议。 核心问题与研究方向： 本书聚焦于“元数据感知”这一关键概念，旨在解决以下核心问题： 元数据的多样性与复杂性： 物品的元数据远不止基础的标签或类别，还包括描述性文本、图像、音频、视频、用户生成的评论、社交关系等非结构化或半结构化信息。如何有效地捕捉和融合这些异构元数据，是提升推荐精度的关键。 用户兴趣的动态性与多维度： 用户兴趣并非静态不变，且受多种因素影响，包括上下文（时间、地点）、用户情绪、社交互动等。如何通过元数据理解用户兴趣的动态演变和多层次需求，是算法设计的重要挑战。 如何从元数据中挖掘深层语义和潜在关联： 许多有价值的信息隐藏在元数据之间的复杂关联中，例如物品的隐含属性、用户行为背后的深层动机等。本书致力于探索能够揭示这些深层语义的算法。 克服数据稀疏性与冷启动问题： 在用户-物品交互数据稀疏的情况下，元数据可以提供重要的补充信息，帮助解决新用户和新物品的推荐难题。 本书涵盖的关键技术与方法： 本书将系统性地介绍和分析一系列先进的元数据感知算法，并可能包含但不限于以下研究方向： 1. 基于深度学习的元数据表示学习： 文本元数据处理： 利用词嵌入（Word Embeddings）、句子嵌入（Sentence Embeddings）和注意力机制（Attention Mechanisms）等技术，捕捉标题、描述、评论等文本信息的语义。 图像/视频元数据处理： 结合卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，从图像和视频内容中提取视觉特征，理解物品的外观和风格。 音频元数据处理： 应用谱图分析、深度学习模型等技术，从音乐、播客等音频内容中提取音色、节奏、情感等特征。 异构元数据融合： 研究如何将来自不同模态的元数据（文本、图像、结构化属性等）有效地整合，形成统一的物品表示。 2. 图神经网络（GNN）在元数据关联中的应用： 构建元数据知识图谱： 将物品、属性、用户、标签等实体构建成知识图谱，利用图神经网络在图结构上传播信息，捕捉实体之间的复杂关系。 元数据驱动的图卷积： 设计能够利用物品元数据信息指导图卷积操作的算法，使信息在图中的传播更具针对性。 序列化元数据建模： 对于包含时间顺序的元数据（如用户浏览历史中的物品信息），可以结合RNN、Transformer等序列模型进行处理。 3. 元数据增强的协同过滤与内容过滤： 元数据驱动的相似度计算： 不仅基于用户行为相似度，更利用物品的元数据属性（如风格、题材、功能等）来计算物品间的相似性。 个性化元数据权重调整： 根据用户的历史偏好，动态调整不同元数据维度的重要性权重。 利用元数据解释推荐结果： 探索如何利用元数据为推荐理由提供更丰富的解释，提升用户信任度和满意度。 4. 元数据感知在特定推荐场景的应用： 社交推荐： 如何利用用户在社交平台上的元数据（如好友关系、互动信息、兴趣标签）来改进推荐。 多任务学习与元数据： 在联合优化多个推荐任务（如评分预测、点击预测、购买预测）时，如何通过元数据实现任务间的知识共享。 可解释性与公平性： 探讨如何利用元数据来提升推荐系统的可解释性，以及如何通过元数据避免算法的偏见，实现公平推荐。 本书的价值与贡献： 本书旨在为研究人员和工程师提供一个全面、深入的视角，理解如何最大化元数据的价值，从而构建更智能、更有效的推荐系统。通过对最新算法的剖析和实践指导，本书将帮助读者： 提升推荐系统的精度和相关性： 更准确地捕捉用户潜在兴趣和物品真实属性。 解决数据稀疏性和冷启动问题： 充分利用非交互式信息（元数据）来弥补数据不足。 增强推荐系统的可解释性和用户体验： 提供更具说服力的推荐理由，建立用户信任。 为未来推荐系统研究奠定基础： 激发新的算法设计思路，应对不断变化的推荐场景和用户需求。 本书适用于对推荐系统、机器学习、人工智能、数据科学等领域感兴趣的研究者、博士后、研究生以及在相关领域工作的工程师。阅读本书，您将能够掌握最前沿的元数据感知算法，并在实际应用中取得突破性的成果。

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