深度学习推荐方法及应用

《深度学习推荐方法及应用》是一本专注于深度学习技术在推荐系统中应用的权威指南。本书从推荐系统的基础理论出发，逐步深到基于深度学习的创新方法，如“分-物”注意力机制、多模态数据融合、强化学习推荐等。作者通过丰富的案例和实验数据，展示了如何利用深度学习解决推荐系统中的数据稀疏性、冷启动、动态兴趣建模等核心问题。无论是算法工程师、数据科学家，还是企业技术决策者，都能从本书中获得宝贵的理论知识和实践指导，助力构建高效、精准的个性化推荐系统。
【作者】
庞光？？，博士，副研究员，广西模范教师，获陕西师范大学计算机软件与理论专业博士学位，泰国格乐大学博士生导师，广西大学、桂林电子科技大学和广西民族大学硕士生导师，广西高校智能软件重实验室主任，广西第九届科协代表，广西人工智能学会理事。目前主要从事深度学习、推荐系统、多模态数据处理等研究工作。多次担任DSCI和SMMA等国际会议联合主席，获国际会议FutureTech-2019、DSCI-2022杰出服务奖；受邀担任IEEE TKDE等10个知名SCI/EI期刊/会议审稿专家。主持国家自然科学基金1项（复杂船运环境下面向多目标联合优化的深度强化推荐方法研究, 62262059, 2023/01-2026.12, 33万元），主持省级自然科学基金面上项目1项，主持广西高校中青年项目1项，主持梧州市高新区产学研项目1项（30万元），主持横向项目10余项；参与国家自然科学基金项目5项、省/市级项目4项；主持获2024年八桂人工智能科学技术奖特等奖(西江船货智能匹配关键技术及应用, 广西人工智能学会)、参与地厅级科技步奖4项；在IEEE Transactions on Sustainable Computing、IEEE Transactions on Network Science and Engineering和Information Fusion等国际期刊或者会议发表论文20余篇，申请或获授权发明专利5项，软件著作权20余项。