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简介
本书将推荐系统的理论基础与代码实践相结合,内容涵盖各类非个性化和个性化、经典及先进的推荐算法,以及工业界推荐系统的基本流程、步骤。本书可以作为各高校相关专业智能推荐系统课程教材,也可以作为技术人员的参考书籍。通过本书,读者可以掌握推荐系统的基本概念、评价指标,熟悉推荐系统在工业界应用的具体过程,既可以了解基于传统机器学习的推荐算法,也可以学习基于深度学习的前沿推荐算法,本书的最后一章带领读者熟悉推荐系统领域的关键问题和挑战。
编辑推荐
本书有以下特色: 1.由浅入深,对于推荐系统没有经验的读者也可以全貌地了解推荐系统。 2.兼容并包,对从经典的机器学习方法到最新的深度学习方法都进行了详细讲解。 3.知行合一,除了介绍重要的算法的原理和推导过程外,也配置了相应的实验。 4.学以致用,立足于工业应用介绍推荐系统。带领读者动手从零搭建推荐系统 。 5.工业经验,借鉴百度先进的推荐系统经验,做到理论和实践相结合 。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2023-06-01
- 更新: 2023-11-19
- 书号:9787302623755
- 中图:TP301.6
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
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