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220页,带标签,高清版pdf. 本书梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战,尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题,给出解决这些问题的思考方向和解决思路,从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤,到基于上下文信息的情景感知模型,一步步深入剖析推荐系统模型的设计理念、建模方法和实验评估等。同时,本书介绍了领先

194M,高清,带标签 本书由五部分组成:推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及高级话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术,如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样