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推薦係統進展：方法與技術
☆☆☆☆☆
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作者
譯者
出版日期
0 頁數
84.70 價格
叢書系列
9787030585967 圖書編碼

推薦係統進展：方法與技術 在線電子書 圖書標籤: 推薦算法大牛神作  算法  機器學習  數學  推薦係統  推薦算法   

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發表於2024-09-12

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推薦係統進展：方法與技術 在線電子書 用戶評價

評分☆☆☆☆☆

國內推薦係統的書不多，但行業絕對很大規模，幾乎是大數據+機器學習的主要應用場景，難得這裏有本介於學術和實踐之間的相關綜述，其實不止綜述，有作者自己的技術還有一個LibRec的模塊推介，基本上說完原理直接用的節奏。還有感覺內容非常充實，本書雖然綜述很全，但還有側重點，主要是社會化、信任和情景推薦，研究方嚮關聯度很高，不足是缺少最近流行的深度學習技術，補充完就差不多瞭，另外還推薦一本《機器學習：因子分解機模型與推薦係統》補充深入學習FM這個主流推薦模型，營養滿滿

評分☆☆☆☆☆

學術大牛的書，從librec追過來的，書寫得非常好，很有條理，像博士論文又更清晰。內容都挺重要的沒有廢話。救我一命。

評分☆☆☆☆☆

給力

評分☆☆☆☆☆

給力

評分☆☆☆☆☆

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推薦係統進展：方法與技術 在線電子書 著者簡介

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推薦係統進展：方法與技術 在線電子書 讀後感

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