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智能推薦技術(簡體書)
作者:
潘微科
;
林晶
;
明仲
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2022/04/01
裝訂:
平裝
本書圍繞電商、資訊等眾多實際應用背後的內核,即智能推薦技術,系統介紹經典和前沿技術,包括基於鄰域、矩陣分解、深度學習、遷移學習、聯邦學習等的建模方法和推薦算法。本書圍繞用戶行為數據的建模問題組織內容,全書共分6部分: 第1部分(第1章)為背景和基礎; 第2部分(第2~4章)為單行為推薦,是指僅對一種顯式反饋(如評分)或一種隱式反饋(如瀏覽)數據進行建模; 第3部分(第5~6章)為多行為推薦,是指同時考慮瀏覽和購買等包含多種行為的數據; 第4部分(第7~8章)為序列推薦,是指同時關注用戶行為和這些行為的先後順序; 第5部分(第9~10章)為聯邦推薦,更加關注用戶行為中的隱私和數據安全問題; 第6部分(第11章)為總結與展望。全書綜合梳理了多個智能推薦問題和相關技術,分析了方法的優缺點和內在聯繫,並在每章結束時提供了詳細的參考文獻和有針對性的習題。本書可以作為計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材,也可以作為推薦系統工程師的參考手冊。
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