智能推荐技术

本书综合梳理了多个智能推荐问题和相关技术，分析了方法的优缺点和内在联系，并在每章结束时提供了详细的参考文献和有针对性的习题。本书可以作为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材，也可以作为推荐系统工程师的参考手册。为了方便读者查阅资料和扩展阅读，本书附录给出了部分知名学术期刊和学术会议的列表、推荐系统国际会议（ACM RecSys）历年征文通知中的研究话题和研讨会的主题以及书中涉及的中英文术语对照表。

本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分：第1部分（第1章）为背景和基础；第2部分（第2~4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种隐式反馈（如浏览）数据进行建模；第3部分（第5~6章）为多行为推荐，是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据；第4部分（第7~8章）为序列推荐，是指同时关注用户行为和这些行为的先后顺序；第5部分（第9~10章）为联邦推荐，更加关注用户行为中的隐私和数据安全问题；第6部分（第11章）为总结与展望。全书综合梳理了多个智能推荐问题和相关技术，分析了方法的优缺点和内在联系，并在每章结束时提供了详细的参考文献和有针对性的习题。本书可以作为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材，也可以作为推荐系统工程师的参考手册。

潘微科，博士，深圳大学计算机与软件学院副教授，硕士生导师，深圳市优秀教师。主要研究方向为迁移学习、联邦学习、推荐系统和机器学习，曾获ACM TiiS 2016很好论文奖和SDM 2013很好论文提名奖。主持国家自然科学基金面上项目等多个科研项目，担任知名国际期刊的编委、客座编委和杰出审稿人。

第1章 概述
1.1 推荐技术简介
1.2 推荐问题分类
1.3 数学基础知识
1.3.1 线性代数
1.3.2 概率论
1.3.3 神经网络中的激活函数
1.4 常用数据集和验证方法
1.4.1 常用数据集
1.4.2 验证方法
1.5 常用评价指标
1.5.1 面向评分预测的评价指标
1.5.2 面向物品排序的评价指标
1.6 深度学习平台简介
1.7 本章小结
1.8 参考文献
1.9 习题
第2章 基于显式反馈的评分预测
2.1 协同过滤（CF）问题
2.2 基于均值填充的方法
2.2.1 预测公式
2.2.2 讨论
2.3 基于邻域的方法
2.3.1 基于用户的协同过滤
2.3.2 基于物品的协同过滤
2.3.3 混合协同过滤
2.3.4 讨论
2.4 基于矩阵分解的方法
2.4.1 概率矩阵分解
2.4.2 改进的奇异值分解
2.4.3 结合多类偏好上下文的矩阵分解
2.4.4 因子分解机
2.5 基于深度学习的方法
2.5.1 受限玻尔兹曼机
2.5.2 自编码器
2.6 本章小结
2.7 参考文献
2.8 习题
第3章 基于显式反馈的物品排序
3.1 协同排序（CR）问题
3.2 粗精迁移排序
3.2.1 模型介绍
3.2.2 算法流程
3.2.3 代码实现
3.2.4 实验设置
3.2.5 讨论
3.3 上下文感知协同排序
3.3.1 模型介绍
3.3.2 算法流程
3.3.3 代码实现
3.3.4 实验设置
3.3.5 讨论
3.4 整全迁移排序
3.4.1 模型介绍
3.4.2 基于模型的整全迁移排序
3.4.3 基于邻域的整全迁移排序
3.4.4 代码实现
3.4.5 实验设置
3.4.6 讨论
3.5 本章小结
3.6 参考文献
3.7 习题
第4章 基于隐式反馈的物品排序
4.1 单类协同过滤（OCCF）问题
4.2 基于热度的方法
4.3 基于邻域的方法
4.3.1 相似度度量
4.3.2 预测公式
4.4 基于矩阵分解的方法
4.4.1 贝叶斯个性化排序
4.4.2 分解的物品相似度
4.4.3 基于对数几率损失的矩阵分解
4.4.4 基于元素的交替最小二乘
4.5 基于深度学习的方法
4.5.1 神经协同过滤
4.5.2 协同降噪自编码器
4.5.3 变分自编码器
4.6 本章小结
4.7 参考文献
4.8 习题
第5章 基于异构反馈的评分预测
5.1 异构协同过滤（HCF）问题
5.2 迁移共同分解
5.2.1 技术细节
5.2.2 算法流程
5.2.3 代码实现
5.2.4 实验设置
5.2.5 讨论
5.3 偏好感知迁移
5.3.1 技术细节
5.3.2 算法流程
5.3.3 代码实现
5.3.4 实验设置
5.3.5 讨论
5.4 本章小结
5.5 参考文献
5.6 习题
第6章 基于异构反馈的物品排序
6.1 异构单类协同过滤（HOCCF）问题
6.2 基于全量的异构反馈建模
6.2.1 技术细节
6.2.2 算法流程
6.2.3 代码实现
6.2.4 实验设置
6.2.5 讨论
6.3 基于角色的异构反馈建模
6.3.1 技术细节
6.3.2 算法流程
6.3.3 代码实现
6.3.4 实验设置
6.3.5 讨论
6.4 基于关系的异构反馈建模
6.4.1 技术细节
6.4.2 代码实现
6.4.3 实验设置
6.4.4 讨论
6.5 其他异构反馈建模方法
6.5.1 基于矩阵分解的方法
6.5.2 基于迁移学习的方法
6.5.3 基于深度学习的方法
6.6 本章小结
6.7 参考文献
6.8 习题
第7章 单行为序列推荐
7.1 序列单类协同过滤（SOCCF）问题
7.2 基于分解马尔可夫链的FPMC算法
7.2.1 预测公式和优化目标
7.2.2 梯度、更新公式和算法流程
7.2.3 实验设置
7.2.4 讨论
7.3 基于分解高阶马尔可夫链的Fossil算法
7.3.1 预测公式和优化目标
7.3.2 梯度、更新公式和算法流程
7.3.3 实验设置
7.3.4 讨论
7.4 基于双向物品相似度的BIS算法
7.4.1 BIS算法的原理
7.4.2 BIS算法的实现
7.4.3 讨论
7.5 基于循环神经网络的GRU4Rec算法
7.5.1 GRU4Rec算法的原理
7.5.2 GRU4Rec算法的实现
7.5.3 讨论
7.6 基于卷积神经网络的Caser算法
7.6.1 Caser算法的原理
7.6.2 Caser算法的实现
7.6.3 讨论
7.7 基于自注意力网络的SASRec算法
7.7.1 SASRec算法的原理
7.7.2 SASRec算法的实现
7.7.3 讨论
7.8 基于平移空间的TransRec算法
7.8.1 预测公式与优化目标
7.8.2 梯度、更新公式与算法流程
7.8.3 实验设置
7.8.4 讨论
7.9 本章小结
7.10 参考文献
7.11 习题
第8章 多行为序列推荐
8.1 序列异构单类协同过滤（SHOCCF）问题
8.2 基于循环神经网络的方法
8.2.1 RLBL算法
8.2.2 RIB算法
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