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推荐系统实践电子书

相关领域专家的研究经验和实战经验 总结当今互联网领域中和推荐有关的产品和服务 Web 2.0时代的必读著作 以实战为基础,理论和实践并重,适合不同层次的读者。 《数学之美》作者吴军等强力推荐

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作       者:项亮

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2012-06-01

字       数:17.1万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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《推荐系统实践》通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB 测试),总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外,本书为有兴趣开发推荐系统的读者给出了设计和实现推荐系统的方法与技巧,并解答了在真实场景中应用推荐技术时最常遇到的一些问题。 《推荐系统实践》适合对推荐技术感兴趣的读者学习参考。 《推荐系统实践》通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试),总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外,本书为有兴趣发推荐系统的读者给出了设计和实现推荐系统的方法与技巧,并解答了在真实场景中应用推荐技术时最常遇到的一些问题。《推荐系统实践》适合对推荐技术感兴趣的读者学习参考。
【推荐语】
相关领域专家的研究经验和实战经验 总结当今互联网领域中和推荐有关的产品和服务 Web 2.0时代的必读著作 以实战为基础,理论和实践并重,适合不同层次的读者。 《数学之美》作者吴军等强力推荐
【作者】
项亮毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化所,研究方向为机器学习和推荐系统,现任职于北京Hulu软件技术发有限公司,从事视频推荐的研究和发。2009年参加NetflixPrize推荐系统比赛获得团体第二名,且于当年参与创建了Resys China推荐系统社区。
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序一

序二

序三

前言

第 1 章 好的推荐系统

1.1 什么是推荐系统

1.2 个性化推荐系统的应用

1.3 推荐系统评测

第 2 章 利用用户行为数据

2.1 用户行为数据简介

2.2 用户行为分析

2.3 实验设计和算法评测

2.4 基于邻域的算法

2.5 隐语义模型

2.6 基于图的模型

第 3 章 推荐系统冷启动问题

3.1 冷启动问题简介

3.2 利用用户注册信息

3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣

3.4 利用物品的内容信息

3.5 发挥专家的作用

第 4 章 利用用户标签数据

4.1 UGC 标签系统的代表应用

4.2 标签系统中的推荐问题

4.3 基于标签的推荐系统

4.4 给用户推荐标签

4.5 扩展阅读

第 5 章 利用上下文信息

5.1 时间上下文信息

5.2 地点上下文信息

5.3 扩展阅读

第 6 章 利用社交网络数据

6.1 获取社交网络数据的途径

6.2 社交网络数据简介

6.3 基于社交网络的推荐

6.4 给用户推荐好友

6.5 扩展阅读

第 7 章 推荐系统实例

7.1 外围架构

7.2 推荐系统架构

7.3 推荐引擎的架构

7.4 扩展阅读

第 8 章 评分预测问题

8.1 离线实验方法

8.2 评分预测算法

后记

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