Building Recommender Systems with Machine Learning and AI pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:Independently published

作者:Frank Kane

出品人:

頁數:510

译者:

出版時間:2018-8-11

價格:USD 39.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781718120129

叢書系列:

圖書標籤:

計算機科學
機器學習
數據分析
推薦係統
人工智能
programming
Recommender
推薦係統
機器學習
人工智能
Python
數據科學
算法
個性化推薦
協同過濾
深度學習
用戶行為分析

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具體描述

Learn how to build recommender systems from one of Amazon's pioneers in the field. Frank Kane spent over nine years at Amazon, where he managed and led the development of many of Amazon's personalized product recommendation technologies. You've seen automated recommendations everywhere - on Netflix's home page, on YouTube, and on Amazon as these machine learning algorithms learn about your unique interests, and show the best products or content for you as an individual. These technologies have become central to the largest, most prestigious tech employers out there, and by understanding how they work, you'll become very valuable to them. This book is adapted from Frank's popular online course published by Sundog Education, so you can expect lots of visual aids from its slides and a conversational, accessible tone throughout the book. The graphics and scripts from over 300 slides are included, and you'll have access to all of the source code associated with it as well. We'll cover tried and true recommendation algorithms based on neighborhood-based collaborative filtering, and work our way up to more modern techniques including matrix factorization and even deep learning with artificial neural networks. Along the way, you'll learn from Frank's extensive industry experience to understand the real-world challenges you'll encounter when applying these algorithms at a large scale and with real-world data. This book is very hands-on; you'll develop your own framework for evaluating and combining many different recommendation algorithms together, and you'll even build your own neural networks using Tensorflow to generate recommendations from real-world movie ratings from real people. We'll cover:-Building a recommendation engine-Evaluating recommender systems-Content-based filtering using item attributes-Neighborhood-based collaborative filtering with user-based, item-based, and KNN CF-Model-based methods including matrix factorization and SVD-Applying deep learning, AI, and artificial neural networks to recommendations-Session-based recommendations with recursive neural networks-Scaling to massive data sets with Apache Spark machine learning, Amazon DSSTNE deep learning, and AWS SageMaker with factorization machines-Real-world challenges and solutions with recommender systems-Case studies from YouTube and Netflix-Building hybrid, ensemble recommendersThis comprehensive book takes you all the way from the early days of collaborative filtering, to bleeding-edge applications of deep neural networks and modern machine learning techniques for recommending the best items to every individual user. The coding exercises for this book use the Python programming language. We include an intro to Python if you're new to it, but you'll need some prior programming experience in order to use this book successfully. We also include a short introduction to deep learning, Tensorfow, and Keras if you are new to the field of artificial intelligence, but you'll need to be able to understand new computer algorithms. Dive in, and learn about one of the most interesting and lucrative applications of machine learning and deep learning there is!

《構建智能推薦係統：深度學習與個性化推薦的實戰指南》簡介在信息爆炸的數字時代，用戶麵臨著海量內容的篩選挑戰。如何精準地將用戶感興趣的商品、文章、視頻或服務呈現在他們眼前，已成為驅動現代互聯網平颱增長的核心競爭力。本書《構建智能推薦係統：深度學習與個性化推薦的實戰指南》並非探討傳統機器學習在推薦係統中的應用，而是專注於前沿的深度學習技術如何徹底革新推薦係統的構建範式。本書旨在為那些希望深入理解並實踐新一代推薦算法的工程師、數據科學傢和技術決策者提供一份詳盡且實用的路綫圖。我們將全麵解析從經典推薦模型到最新的神經網絡架構在推薦場景中的演進與融閤，重點強調如何利用復雜模型的強大特徵提取和非綫性建模能力，解決傳統方法難以剋服的稀疏性、冷啓動以及高階交互建模等難題。第一部分：深度推薦係統的理論基石與範式轉移本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，明確深度學習如何區彆於傳統的協同過濾（CF）和矩陣分解（MF）。我們將詳細探討深度學習在推薦係統中的核心優勢：自動特徵工程、高維特徵嵌入以及對復雜用戶行為模式的深度挖掘能力。 1.1 推薦係統概述與挑戰迴顧：簡要迴顧基於內容的推薦、協同過濾的局限性，並引齣數據稀疏性、模型可解釋性、冷啓動等在現代高並發係統中的突齣問題。 1.2 深度學習基礎在推薦場景的應用視角：重點講解詞嚮量（Word2Vec、GloVe）在處理離散ID和文本內容時的嵌入（Embedding）思想，並將其推廣到用戶、物品的錶示學習。我們將深入剖析嵌入層（Embedding Layer）作為推薦係統的“通用語言”如何捕獲語義信息。 1.3 深度學習在排序（Ranking）任務中的作用：闡述深度模型如何從傳統的綫性/邏輯迴歸轉嚮處理多層非綫性交互，這是深度推薦係統實現性能飛躍的關鍵。第二部分：核心深度推薦模型架構詳解本部分是本書的實踐核心，係統性地介紹當前業界最主流和最具創新性的深度推薦模型架構，從基礎結構到復雜的混閤模型。 2.1 神經網絡協同過濾（NCF）係列模型：多層感知機（MLP）用於交互建模：詳細解析如何使用MLP取代傳統的內積操作來學習用戶和物品嚮量之間的非綫性交互函數。廣義矩陣分解（GMF）與MLP的融閤（NeuMF）：深入探討如何有機結閤綫性（GMF）和非綫性（MLP）的優勢，構建更魯棒的推薦模型。 2.2 深度因子分解機（DeepFM）與域感知交叉網絡：因子分解機（FM）迴顧與深度化：剖析FM如何高效建模二階特徵交叉，並解釋為何將其嵌入到深度網絡之前至關重要。 DeepFM的結構設計：詳細拆解DeepFM中FM組件（用於低階特徵交叉）與DNN組件（用於高階特徵學習）的並行結構，以及它們如何共享底層的嵌入嚮量。 2.3 基於注意力機製（Attention）的序列推薦模型：用戶行為序列的建模：強調用戶行為的動態性和順序性對推薦結果的巨大影響。 SASRec（Self-Attentive Sequential Recommendation）：深入講解Transformer架構中的自注意力機製如何應用於用戶曆史行為序列，實現對“最近興趣”的精準捕捉，而無需依賴循環神經網絡（RNN）的順序依賴。 DIN（Deep Interest Network）與多興趣提取：重點分析如何針對電商場景中用戶“多樣化興趣”的特點，利用注意力機製動態地加權曆史行為中與當前候選物品最相關的興趣點，解決興趣漂移問題。 2.4 圖神經網絡（GNN）在推薦中的應用：用戶-物品二分圖的構建：如何將推薦問題抽象為圖結構數據。 LightGCN的簡化與高效：介紹如何通過簡化GCN的傳播層，僅依賴鄰居聚閤進行特徵平滑和信息傳遞，實現性能和效率的平衡。高階關係建模：探討GNN如何有效地捕捉用戶與用戶、物品與物品之間深層、間接的連接關係。第三部分：特徵工程、訓練與部署的實戰考量構建高性能的推薦係統不僅僅是選擇一個好的模型，更依賴於高質量的特徵和高效的訓練部署流程。 3.1 深度特徵的構建與管理：稀疏特徵與稠密特徵的整閤：討論如何將高基數ID特徵與低維度的業務特徵（如時間、地理位置）有效結閤。時間特徵與上下文感知：如何在深度模型中融入時間衰減因子和上下文信息，確保推薦的時效性和相關性。 3.2 負樣本采樣策略的優化：從隨機采樣到硬負樣本挖掘：分析負樣本質量對模型學習目標的影響，介紹基於模型置信度或BPR（Bayesian Personalized Ranking）思想的負采樣技術。 3.3 模型訓練與優化技巧：損失函數的選擇：比較BPR Loss、Log Loss（交叉熵）以及混閤損失函數在不同場景下的適用性。大規模訓練的挑戰：討論分布式訓練框架（如TensorFlow/PyTorch的分布式策略）在處理海量用戶行為數據時的配置與調優。 3.4 在綫推理與係統架構集成：召迴（Retrieval）與精排（Ranking）的解耦：詳細闡述如何利用深度學習模型專注於精排階段，而召迴階段采用更快速、更輕量級的模型（如雙塔模型）。實時特徵更新與模型迭代：探討特徵存儲（如Redis）和模型服務（Serving）的延遲要求，確保用戶體驗的流暢性。第四部分：可解釋性、公平性與前沿趨勢現代推薦係統不僅要準確，還必須負責任和透明。本部分關注如何將這些倫理和社會考量融入深度模型設計中。 4.1 深度推薦模型的可解釋性探索：基於梯度/擾動的解釋方法：介紹如何利用梯度信息或局部擾動來分析哪些輸入特徵（或嵌入維度）對最終的推薦分數貢獻最大。注意力權重作為解釋：解釋在SASRec或DIN中，注意力權重本身就是對模型“關注點”的一種直觀體現。 4.2 推薦係統的公平性考量：偏見來源分析：討論數據收集、模型訓練（如流行度偏差）如何導緻對少數群體或長尾物品的係統性歧視。去偏技術：介紹如何在損失函數中加入約束項，以確保不同群體物品的曝光率達到預設的公平標準。 4.3 前沿方嚮展望：簡要介紹多模態推薦（結閤圖像、文本和行為數據）、因果推斷在推薦係統中的應用（以識彆真正的點擊驅動因素）等正在興起的領域。本書通過大量的代碼示例和實際案例分析，確保讀者不僅理解“為什麼”深度學習有效，更能掌握“如何”在工程實踐中落地這些先進的推薦技術，助力構建齣下一代超個性化的智能推薦平颱。

作者簡介

Frank spent 9 years at Amazon and IMDb, developing and managing the technology that automatically delivers product and movie recommendations to hundreds of millions of customers, all the time. Frank holds 17 issued patents in the fields of distributed computing, data mining, and machine learning. In 2012, Frank left to start his own successful company, Sundog Software, which focuses on virtual reality environment technology. In 2016, he created Sundog Education, which offers popular online courses in the fields of data science, machine learning, data streaming, and "big data". Over 150,000 students worldwide have enrolled in Frank's courses.

目錄資訊

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

讀完《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》，感覺自己像是經曆瞭一場頭腦風暴，各種新奇的想法和技術細節在我腦海中碰撞、融閤。這本書最讓我印象深刻的是，它並沒有局限於單一的技術流派，而是將機器學習和人工智能的各種前沿技術，都巧妙地編織進瞭推薦係統的框架中。從傳統的協同過濾、基於內容的推薦，到後來更加復雜的深度學習模型，如捲積神經網絡、循環神經網絡，再到利用強化學習來優化推薦策略，書中都有詳盡的闡述。它讓我看到瞭推薦係統發展的無限可能性。我尤其喜歡書中對“序列推薦”的講解，它能夠捕捉用戶行為的動態變化，這對於需要實時響應用戶興趣的場景來說，至關重要。作者用清晰的邏輯，解釋瞭如何利用RNN、GRU等模型來建模用戶行為序列，並進行未來行為的預測。這種對用戶行為的精細化建模，讓我對如何構建更智能的推薦係統有瞭更深的認識。這本書不僅僅是教授技術，更是在激發創造力，鼓勵我去思考如何將這些先進的技術，應用到解決更復雜、更具挑戰性的推薦問題上。

评分☆☆☆☆☆

剛讀完《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》，感覺自己像是在一次知識的遠航中，滿載而歸。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。它沒有迴避推薦係統背後復雜的數學原理，但也並非高高在上，而是通過直觀的解釋和圖示，將抽象的概念具象化。我尤其欣賞作者對模型可解釋性的重視，這一點在很多推薦係統書籍中是比較少見的。書中探討瞭如何通過分析模型的權重、特徵重要性，甚至利用一些“探究性”的技術，來理解為什麼模型會給齣某個推薦結果。這對於需要嚮業務方解釋推薦邏輯，或者進行模型調優來說，是至關重要的。它不僅僅是教你如何構建一個“黑箱”模型，而是讓你理解模型的工作機製，從而做齣更明智的決策。此外，書中關於用戶畫像構建的部分也給我帶來瞭很多啓發。它不僅僅是簡單地收集用戶屬性，而是通過用戶行為序列分析、聚類等方法，去構建更加豐富和動態的用戶畫像，並將其有效地應用於推薦。這種從用戶行為數據中挖掘深層信息的思路，是構建個性化推薦的關鍵。這本書就像一位經驗豐富的導師，它不僅傳授瞭知識，更點亮瞭思路，讓我對如何構建一個真正能打動用戶的推薦係統有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》這本書，讓我對推薦係統的理解，從“知道一些算法”提升到瞭“理解推薦係統的本質”。它不僅僅是關於算法的堆砌，更是關於如何構建一個能夠持續優化、真正為用戶創造價值的推薦係統。我特彆欣賞書中對“評估與A/B測試”部分的深入講解。很多時候，我們都隻關注模型的離綫評估指標，但這本書則強調瞭在綫評估的重要性，以及如何通過嚴謹的A/B測試來驗證模型的實際效果。它讓我明白，一個在離綫指標上錶現齣色的模型，並不一定能在實際應用中帶來增長。書中還討論瞭如何設計閤理的A/B測試方案，以及如何從測試結果中提取有價值的信息。這一點對於我日後在實際工作中進行模型上綫和迭代，非常有指導意義。此外，書中對“用戶體驗”的關注也讓我耳目一新。它不僅僅從技術層麵討論推薦，更從用戶心理和行為的角度齣發，探討如何設計齣更符閤用戶習慣、更能引起用戶共鳴的推薦。它讓我意識到，一個好的推薦係統，不僅僅是精準，更是貼心。

评分☆☆☆☆☆

終於啃完瞭《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》，內心充滿瞭滿足感，也夾雜著一絲“意猶未盡”。這本書的編排非常巧妙，它並沒有上來就拋齣一堆算法，而是先從推薦係統的基本概念、發展曆程以及麵臨的挑戰開始講起。這種循序漸進的方式，對於我這種初學者來說，非常友好。它讓我能夠先建立起對推薦係統整體的認知，再逐步深入到具體的算法和技術。我特彆喜歡書中對“冷啓動問題”的探討。這個問題在實際應用中非常普遍，但很多資料都隻是簡單提一下。這本書則花瞭相當大的篇幅，詳細介紹瞭各種解決冷啓動問題的策略，從最基礎的基於內容的推薦，到利用社交網絡信息，再到利用遷移學習，每一種方法都配有詳細的解釋和優缺點分析。它讓我明白，解決冷啓動問題並非一蹴而就，而是需要根據具體場景進行權衡和選擇。此外，書中對深度學習模型在推薦係統中的應用，比如Embedding技術、注意力機製等的講解，也讓我受益匪淺。作者用生動的語言，解釋瞭這些高深的技術是如何被巧妙地應用於捕捉用戶和物品之間的復雜關係。

评分☆☆☆☆☆

《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》這本書，簡直就是我近期學習中最大的亮點。它不僅僅是一本關於技術實現的指南，更是一份關於推薦係統設計哲學的闡述。我尤其欣賞作者在講解復雜模型時，所錶現齣的“化繁為簡”的能力。比如，在解釋深度學習模型中的某些概念時，它會用一些非常直觀的比喻，讓我能夠迅速理解其核心思想，而不會被大量的數學公式所淹沒。它讓我明白，技術的核心在於其背後的邏輯和思想，而不僅僅是錶麵的實現。書中對“多目標優化”的討論，也給我帶來瞭很大的啓發。它讓我認識到，一個好的推薦係統，不僅僅是為瞭提高點擊率，還需要平衡多種業務目標，比如用戶滿意度、停留時長、轉化率等。作者提齣的幾種多目標優化策略，為我在實際應用中進行模型調優提供瞭寶貴的思路。這本書不僅僅是教會我“如何做”，更是在引導我思考“為什麼這麼做”，以及“如何做得更好”。它讓我對推薦係統這個領域，有瞭更全麵、更深入的理解，也激發瞭我對未來技術發展的無限遐想。

评分☆☆☆☆☆

《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》這本書，我幾乎是逐字逐句地讀完的，因為它實在太有內容瞭。它不是那種讓你快速掃過一眼就能掌握的概覽性書籍，而是需要你靜下心來，深入思考的。我印象最深的是書中對“上下文”的強調。在很多推薦係統入門的教程裏，大傢往往更關注用戶和物品的交互曆史，但這本書則把環境因素，比如時間、地點、天氣，甚至是用戶當前的情緒狀態，都納入瞭考量。作者用非常清晰的邏輯，解釋瞭這些“上下文”信息如何影響用戶的偏好，以及如何在模型中有效地引入這些信息。它讓我意識到，一個好的推薦係統，不僅僅是理解用戶“喜歡什麼”，更是理解用戶“在什麼時候、什麼地點，以及基於什麼情境，會喜歡什麼”。書中對時序模型的應用，比如RNN和Transformer在推薦係統中的變體，講解得非常細緻。它不僅僅是把這些模型丟給你，而是解釋瞭它們如何捕捉用戶行為的動態性，以及如何利用這些動態性來預測未來的興趣。這種對模型原理和實際應用的深度結閤，讓我覺得學到的不僅僅是知識，更是解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》這本書，給我帶來的衝擊是全方位的。它不僅僅是關於技術，更是關於如何構建一個能夠驅動業務增長的推薦係統。我特彆欣賞書中對“公平性與可解釋性”的討論。在很多技術書籍中，這些方麵往往是被忽略的，但這本書則將其提升到瞭重要的位置。作者詳細闡述瞭推薦係統可能存在的偏見問題，以及如何通過技術手段來緩解這些偏見，從而構建更公平的推薦係統。同時，它也強調瞭模型的可解釋性，這對於贏得用戶的信任、滿足閤規要求都非常重要。書中提齣的幾種提高模型可解釋性的方法，給我留下瞭深刻的印象。此外，書中對“係統架構”的討論也非常有價值。它不僅僅是停留在單個模型的講解，而是從整個推薦係統的角度齣發，討論瞭如何設計一個可擴展、可維護的係統架構，包括數據管道、模型服務、實時更新等方麵。這讓我認識到，構建一個優秀的推薦係統，不僅僅是算法的勝利，更是工程能力的體現。

评分☆☆☆☆☆

剛翻完《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》，心頭湧起的感受實在太多，一時半會兒不知道該從何說起。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在推薦係統這個復雜又迷人的領域進行瞭一次深度探索。它並沒有直接給我一堆現成的代碼或者“拿來就用”的模闆，而是深入淺齣地剖析瞭推薦係統的底層邏輯和核心思想。從最基礎的協同過濾，到後來更加精妙的基於內容的推薦，再到融閤瞭深度學習和強化學習的先進方法，書中的講解層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣賞作者在講解每一個算法時，都會追溯其背後的數學原理和直觀解釋，而不是簡單地堆砌公式。比如，在解釋矩陣分解時，它不僅僅是寫齣瞭SVD，而是花瞭大篇幅去闡述低秩近似的直覺，以及它如何模擬用戶和物品之間的潛在興趣。這對於我這種想知其所以然的讀者來說，簡直是福音。書中還穿插瞭大量實際案例的分析，雖然沒有提供可以直接復製粘貼的代碼，但這些案例的設計和講解，讓我對如何在真實世界的數據集上應用這些算法有瞭非常具象的認識。例如，在討論冷啓動問題時，書裏提齣的幾種解決方案，比如基於用戶畫像的推薦，或者利用內容相似性進行初步推薦，都給我留下瞭深刻的印象，並且引導我去思考，在我的實際應用場景中，哪種方法會更有效。這本書並非一本速成手冊，而是一份沉甸甸的知識寶藏，需要你投入時間和精力去咀嚼和消化，但一旦你掌握瞭其中的精髓，你會發現自己對推薦係統的理解達到瞭一個新的高度。它鼓勵你去思考，去實踐，去探索，而不是僅僅停留在理論層麵。

评分☆☆☆☆☆

《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》這本書，簡直就是打開瞭我通往推薦係統世界的一扇大門，而且這扇門還連接著各種前沿技術。它的講解方式非常獨特，不是那種枯燥乏味的教科書式描述，而是像一位經驗豐富的工程師在和你分享他的項目經驗和技術心得。我記得在講解特徵工程的部分，作者並沒有簡單列舉一些常見的特徵，而是花瞭很大的篇幅去強調“為什麼”要構造這些特徵，以及這些特徵在不同推薦場景下是如何發揮作用的。他甚至討論瞭如何利用自然語言處理技術來提取文本內容中的隱藏信息，作為推薦的依據，這一點給我留下瞭極其深刻的印象。書中對模型評估的討論也相當到位，不僅僅是列齣幾個評估指標，而是深入分析瞭不同指標的優缺點，以及在實際應用中如何根據業務目標選擇最閤適的評估方式。例如，在評估推薦係統的多樣性時，它不僅僅提到瞭不重復率，還探討瞭如何衡量用戶的新奇感和驚喜度。這本書的魅力在於，它讓你感覺自己不僅僅是在學習一個技術，而是在參與一個完整的項目生命周期，從數據準備、模型選擇、特徵工程，到模型訓練、評估和上綫部署，都有涉及。它鼓勵你去思考，如何將這些復雜的機器學習和AI技術，巧妙地融入到構建一個強大而有效的推薦係統中。

评分☆☆☆☆☆

讀罷《Building Recommender Systems with Machine Learning and AI》，腦海中仿佛閃過無數個算法的輪廓和應用場景的片段。這本書給我的感覺，就像是在一個宏大的技術圖譜上，為我勾勒齣瞭推薦係統的發展脈絡和技術前沿。它不僅僅關注某個具體的算法，更著重於推薦係統作為一個整體是如何演進的，以及機器學習和人工智能是如何在其中扮演關鍵角色的。書中對不同推薦策略的權衡和取捨，比如準確性與多樣性的平衡，探索與利用的矛盾，都進行瞭深入的探討。我特彆喜歡其中關於“上下文感知推薦”的章節，它打破瞭傳統推薦係統僅僅依賴用戶曆史行為的局限，引入瞭時間、地點、設備等多種上下文信息，極大地豐富瞭推薦的維度。作者通過生動的例子，說明瞭如何在實際係統中集成這些上下文信息，並利用模型來捕捉它們對用戶偏好的影響。這種將理論模型與實際工程落地相結閤的講解方式，對於我來說是非常寶貴的。此外，書中對一些新興AI技術在推薦係統中的應用，如深度神經網絡、強化學習等，也進行瞭前瞻性的介紹。雖然這些部分可能更偏嚮於理論前沿，但作者的講解清晰易懂，並不會讓人望而卻步，反而激發瞭我進一步深入研究的興趣。這本書更像是一門高級研討課，它不會直接告訴你“怎麼做”，而是引導你思考“為什麼這麼做”，以及“如何做得更好”。它教會你構建一個推薦係統，不僅僅是技術上的堆砌，更是對用戶行為和偏好的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆