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

字数: 277000
装帧: 平装
出版社: 清华大学出版社
作者: (印)阿克谢·库尔卡尼等
出版日期: 2024-05-01
商品条码: 9787302657408
版次: 1
开本: 16开
页数: 208
出版年份: 2024

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内容简介

本书从基本方法、流行方法、优选方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习，读者可以掌握推荐系统的基本概念，了解不同类型的推荐引擎及其功能，学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统，使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。本书可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统，从而实现业务的增长。

第1部分基本方法
第1章推荐系统简介
什么是推荐引擎003
推荐引擎的类型004
基于规则的推荐系统011
流行度011
全球流行的商品013
按国家计算热销商品014
再次购买015
小结016
第2章超市购物车分析（关联规则挖掘）
实现017
数据收集018
清洗数据019
从数据集获取的洞察020
基于DateTime的模式022
……

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