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
相关图书
Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统
[印]阿克谢·库尔卡尼（Akshay Kulkarni），阿达沙·希瓦南达(Adarsha Shivananda)，安努什·库尔卡尼(Anoosh Kulkarni)，V.阿迪西亚·克里希南（V.Adithya Krishnan）著；欧拉 译
￥99.00
Keras深度学习开发实战
[英] 马修·穆卡姆（Matthew Moocarme） [英]玛拉·阿伯杜拉乃德（Mahla Abdolahnejad） [英] 瑞提什·巴格瓦特（Ritesh Bhagwat）著，邹伟 张良谋 刘亚明 译
￥79.00
