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深度學習
推薦系統實踐 版權信息
- ISBN：9787115281586
- 條形碼：9787115281586 ; 978-7-115-28158-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
推薦系統實踐 本書特色
相關領域專家的研究經驗和實戰經驗 總結當今互聯網領域中和推薦有關的產品和服務 Web 2.0時代的必讀著作 以實戰為基礎，理論和實踐并重，適合不同層次的讀者。 《數學之美》作者吳軍等強力推薦 “工程師大都喜歡'In Action'型的書籍，但這并非'又一本'工具型的'In Action'讀物，透過它你將涉足現代互聯網公司孜孜以求的用戶核心價值所在——個性化服務。也許一次全新的旅程就從這里開始。” ——阿穩，豆瓣算法工程師 “作者結合了多年的推薦系統理論研究和在Hulu的具體實踐經驗，汲取精華并以深入淺出的方式展示給讀者。無論是對于剛入門的新手還是推薦領域的老兵，這本書都是不可多得的參考，在此我誠摯地向大家推薦它。” ——鄭華， Hulu軟件開發主管 “2009年8月，我和項亮一起發起了 Resys China——一個面向推薦系統領域的專業社區。在組織 Resys China 業內分享活動的過程中，我們迫切感受到，出版《推薦系統實踐》這樣一本傳授實戰經驗的書籍，對推動這個領域的發展是多么必要。項亮作為國內推薦系統領域一位理論與實踐并重的專家，把具實用價值的推薦技術進行了系統整理，深入淺出地呈現到讀者面前。作為一本主要面向業內人員的技術書籍，這點尤其難能可貴。個性化推薦技術是具人文關懷的技術之一，它尊重個體，相信每個人都是與眾不同的，在這個以'人'為中心的社會化時代，它的興起與發揚光大只是時間問題。我與項亮相識，是因為對推薦技術的熱愛，希望借助此書，可以讓更多的人成為朋友。” ——谷文棟，個性化推薦社區Resys China發起人 “從大家經常使用的相關搜索、話題推薦、電子商務的各種產品推薦，到社交網絡上的交友推薦等，推薦系統在今天互聯網的產品和應用中被廣泛采用。但是，至今還沒有一本書系統地從理論上對此進行分析和論述。《推薦系統實踐》恰恰彌補了這個空白。” ——吳軍，騰訊副總裁，《數學之美》和《浪潮之巔》作者
推薦系統實踐 內容簡介
隨著信息技術和互聯網的發展，人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載（information overload）的時代。在這個時代，無論是信息消費者還是信息生產者都遇到了很大的挑戰：對于信息消費者，從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常困難的事情；對于信息生產者，讓自己生產的信息脫穎而出，受到廣大用戶的關注，也是一件非常困難的事情。推薦系統就是解決這一矛盾的重要工具。推薦系統的任務就是聯系用戶和信息，一方面幫助用戶發現對自己有價值的信息，另一方面讓信息能夠展現在對它感興趣的用戶面前，從而實現信息消費者和信息生產者的雙贏。
推薦系統實踐 目錄
第1章 好的推薦系統
1.1 什么是推薦系統
1.2 個性化推薦系統的應用
1.2.1 電子商務
1.2.2 電影和視頻網站
1.2.3 個性化音樂網絡電臺
1.2.4 社交網絡
1.2.5 個性化閱讀
1.2.6 基于位置的服務
1.2.7 個性化郵件
1.2.8 個性化廣告
1.3 推薦系統評測
1.3.1 推薦系統實驗方法
1.3.2 評測指標
1.3.3 評測維度
1.1 什么是推薦系統
1.2 個性化推薦系統的應用
1.2.1 電子商務
1.2.2 電影和視頻網站
1.2.3 個性化音樂網絡電臺
1.2.4 社交網絡
1.2.5 個性化閱讀
1.2.6 基于位置的服務
1.2.7 個性化郵件
1.2.8 個性化廣告
1.3 推薦系統評測
1.3.1 推薦系統實驗方法
1.3.2 評測指標
1.3.3 評測維度
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推薦系統實踐 相關資料
“工程師大都喜歡‘in action’型的書籍，但這并非‘又一本’工具型的‘in action’讀物，透過它你將涉足現代互聯網公司孜孜以求的用戶核心價值所在——個性化服務。也許一次全新的旅程就從這里開始。” ——阿穩，豆瓣資深算法工程師 “作者結合了多年的推薦系統理論研究和在hulu的具體實踐經驗，汲取精華并以深入淺出的方式展示給讀者。無論是對于剛入門的新手還是推薦領域的老兵，這本書都是不可多得的必備參考，在此我誠摯地向大家推薦它。” ——鄭華， hulu資深軟件開發主管 “2009年8月，我和項亮一起發起了 resys china——一個面向推薦系統領域的專業社區。在組織 resys china 業內分享活動的過程中，我們迫切感受到，出版《推薦系統實踐》這樣一本傳授實戰經驗的書籍，對推動這個領域的發展是多么必要。項亮作為國內推薦系統領域一位理論與實踐并重的專家，把最具實用價值的推薦技術進行了系統整理，深入淺出地呈現到讀者面前。作為一本主要面向業內人員的技術書籍，這點尤其難能可貴。個性化推薦技術是最具人文關懷的技術之一，它尊重個體，相信每個人都是與眾不同的，在這個以‘人’為中心的社會化時代，它的興起與發揚光大只是時間問題。我與項亮相識，是因為對推薦技術的熱愛，希望借助此書，可以讓更多的人成為朋友。” ——谷文棟，個性化推薦社區resys china發起人 “從大家經常使用的相關搜索、話題推薦、電子商務的各種產品推薦，到社交網絡上的交友推薦等，推薦系統在今天互聯網的產品和應用中被廣泛采用。但是，至今還沒有一本書系統地從理論上對此進行分析和論述。《推薦系統實踐》恰恰彌補了這個空白。” ——吳軍，騰訊副總裁，《數學之美》和《浪潮之巔》作者
推薦系統實踐 作者簡介
項亮 畢業于中國科學技術大學和中國科學院自動化所，研究方向為機器學習和推薦系統，現任職于北京Hulu軟件技術開發有限公司，從事視頻推薦的研究和開發。2009年參加Netflix Prize推薦系統比賽獲得團體第二名，且于當年參與創建了Resys China推薦系統社區。
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