推荐系统

推荐系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci),意大利博尔扎诺自由大学计算机科学副教授。目前他的研究兴趣包括推荐系统、智能接口、移动系统、机器学习、案例推理、信息和通信技术在旅游中的应用。他是《Journal of Information Technology and Tourism》杂志的编委,还是ACM和IEEE会员。他还是ACM会议推荐系统分会的指导委员会成员。

利奥·罗卡奇(Lior Rokach),以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。他是智能信息系统方面公认的专家,在这一领域处于世界领先地位。他的主要研究领域包括数据挖掘、模式识别和推荐系统。他的70篇论文被主流期刊、会议和书籍等引用。

布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira),以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。目前她的研究兴趣包括推荐系统、信息检索、个性化、用户建模和社交网络。她是本-古里安大学德国电信实验室研究项目负责人,并且还是ACM和IEEE会员。

保罗 B. 坎特(Paul Kantor),罗格斯大学通信与信息学院情报学教授,兼任计算机科学系和RUTCOR中心运筹学教授。目前他的研究兴趣包括协作信息发现、文本分类、文本或图像索引和检索。他是美国科学促进会会士,ACM、IEEE和ASIST会员。他的研究得到了美国NSF和国土安全部等机构的支持。

出版者:机械工业出版社
作者:[美]Francesco Ricci
出品人:
页数:558
译者:李艳民
出版时间:2015-7
价格:139.00元
装帧:
isbn号码:9787111503934
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 推荐系统 
  • 机器学习 
  • 数据挖掘 
  • 算法 
  • 计算机 
  • 人工智能 
  • 计算机科学 
  • RS 
  •  
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具体描述

读后感

评分

专题性质的, 从推荐引擎中数据预处理, 基本挖掘算法, 各种推荐方式, 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人, 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势, 具有很好的指导作用  

评分

专题性质的, 从推荐引擎中数据预处理, 基本挖掘算法, 各种推荐方式, 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人, 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势, 具有很好的指导作用  

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Preface Contents Contributors 1 Recommender Systems: Introduction and Challenges 1.1 Introduction 1.2 Recommender Systems' Function 1.3 Data and Knowledge Sources 1.4 Recommendation Techniques 1.5 Recommender Systems Evaluation 1.6 Recommender Systems Appli...

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Preface Contents Contributors 1 Recommender Systems: Introduction and Challenges 1.1 Introduction 1.2 Recommender Systems' Function 1.3 Data and Knowledge Sources 1.4 Recommendation Techniques 1.5 Recommender Systems Evaluation 1.6 Recommender Systems Appli...

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Preface Contents Contributors 1 Recommender Systems: Introduction and Challenges 1.1 Introduction 1.2 Recommender Systems' Function 1.3 Data and Knowledge Sources 1.4 Recommendation Techniques 1.5 Recommender Systems Evaluation 1.6 Recommender Systems Appli...

用户评价

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算法部分占全本1/4,其中呢参考文献占一堆。剩下的基本都没用。周涛还写了推荐...

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讲的非常非常不详细 如果你本身懂的话还行就当回顾一下 如果你不懂的话你也看不懂的 还不如看项亮那本推荐系统实践 讲的很详细 不过内容要浅显和基本些

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买的英文版。RS讲的超级清晰。面试前都会重温

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看完之后还是不懂要如何自己搭一个

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买的英文版。RS讲的超级清晰。面试前都会重温

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