推荐系统--聚文网

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内容简介

本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法外，还图文并茂地介绍了各种典型推荐系统与算法的思想、原理、设计、实现和应用场景。除了介绍基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐等经典推荐系统与算法外，还介绍了基于排序学习的推荐、基于异质信息网络的推荐、基于图神经网络的推荐等新型推荐系统与算法。此外，为便于读者快速入门并开展相关工程实践，本书还提供了配套的讲解视频和实验内容。本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业高年级本科生和研究生的推荐系统、数据挖掘、人工智能等相关课程的教材或参考书，也可作为从事推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等研发工作相关人员的参考书。

第2版前言第1版前言第1章概述 1.1 推荐系统简介 1.1.1 信息超载 1.1.2 长尾效应 1.1.3 推荐系统的价值 1.2 推荐系统的发展历史 1.3 典型应用场景 1.3.1 电商 1.3.2 新闻 1.3.3 音乐 1.4 推荐系统框架 1.4.1 用户画像 1.4.2 项目画像 1.5 推荐算法分类 1.5.1 基于算法思想的分类 1.5.2 基于应用问题的分类习题第2章基于邻域的协同过滤 2.1 协同过滤简介 2.1.1 基本思想 2.1.2 算法分类 2.1.3 一般流程 2.2 基于用户的协同过滤 2.2.1 Top-N推荐 2.2.2 评分预测 2.3 基于项目的协同过滤 2.3.1 Top-N推荐 2.3.2 评分预测 2.4 基于距离的相似度度量 2.5 邻域的选取 2.6 Slope One算法 2.7 基于二部图的协同过滤 2.7.1 激活扩散模型 2.7.2 物质扩散模型 2.7.3 热传导模型 2.7.4 基于图扩散的推荐系统习题第3章基于模型的协同过滤 3.1 基于关联规则的协同过滤 3.1.1 基本概念 3.1.2 关联规则度量 3.1.3 Apriori关联规则挖掘算法 3.1.4 关联规则的相关分析 3.1.5 基于关联规则的推荐系统 3.2 基于矩阵分解的评分预测 3.2.1 奇异值分解 3.2.2 隐语义模型 3.2.3 概率矩阵分解

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