Recommender Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Review
'Behind the modest title of 'An Introduction' lies the type of work the field needs to consolidate its learning and move forward to address new challenges. Across the chapters that follow lie both a tour of what the field knows well - a diverse collection of algorithms and approaches to recommendation - and a snapshot of where the field is today as new approaches derived from social computing and the semantic web find their place in the recommender systems toolbox. Let's all hope this worthy effort spurs yet more creativity and innovation to help recommender systems move forward to new heights.' Joseph A. Konstan, from the Foreword
Product Description
In this age of information overload, people use a variety of strategies to make choices about what to buy, how to spend their leisure time, and even whom to date. Recommender systems automate some of these strategies with the goal of providing affordable, personal, and high-quality recommendations. This book offers an overview of approaches to developing state-of-the-art recommender systems. The authors present current algorithmic approaches for generating personalized buying proposals, such as collaborative and content-based filtering, as well as more interactive and knowledge-based approaches. They also discuss how to measure the effectiveness of recommender systems and illustrate the methods with practical case studies. The final chapters cover emerging topics such as recommender systems in the social web and consumer buying behavior theory. Suitable for computer science researchers and students interested in getting an overview of the field, this book will also be useful for professionals looking for the right technology to build real-world recommender systems.
作者简介
作者简介：
Dietmar Jannach
是德国的多特蒙德工业大学（Technische Universität Dortmund）计算机科学系客座教授。他发表过一百多篇科学论文，是《应用智能》杂志编委会和《国际电子商务杂志》评审委员会成员。
Markus Zanker
是奥地利克拉根福阿尔卑斯-亚德里大学（Alpen-Adria Universität Klagenfurt）应用信息学系助理教授及信息管理研究项目主任。他还是《人机交互研究国际杂志》的副主编和 ConfigWorks GmbH的共同创始人及执行总监。
目录信息
读后感
书非常赞，5★。 以下觉得不妥的地方，英文中也是存在的。 这里不是粪坑，意见不合可以讨论，不要搞人身攻击，谢谢。 ==============第二章：协同过滤推荐=================== error1：------------------------------------------------------------ P18，表2-5上一行—— ...
评分P14,P15连续出现的参考文献标注“ Shafer et al.(2006)” ，但是作者名拼写错误，应为"Schafer"。 我看了下，英语原文也是有这个错误。 不过后面的参考文献中，所列作者名正确。 在这种参考文献标记规则下，如果作者名拼写错误其实挺麻烦的，因为你没法查到对应的文献是哪一篇...
评分非常有幸先读到了这本书的中译版，来说说我的感受吧。 一般来说，我接触过的程序员大多属于两种，第一种是经过良好的大学教育，另一种是可能毕业后误打误撞进入了程序员这个行业。从心底来讲，我个人倾向于前者，因为他们一般具有很棒的计算机基础，可是我又舍不得后者，因为...
评分http://mp.weixin.qq.com/mp/appmsg/show?__biz=MjM5Njc0MjIwMA%3D%3D&appmsgid=10000104&itemidx=2&sign=702a514f359ca1029e6863d62407e8b3&scene=3#wechat_redirect
评分随着电子商务逐渐发展壮大，B2C的网站更是层出不穷，推荐系统越来越受到网络企业的重视。分析推荐系统日益流行的原因，总的来说有以下几个方面： 1、信息过剩和知识稀缺 Internet的迅速发展，为信息量的惊人膨胀提供了的土壤。大量的有用信息虽然为人们提供了更多的价值，然...
用户评价
这本《Recommender Systems》让我眼前一亮，完全颠覆了我对同类书籍的刻板印象。我原本以为这只是一个技术性的指南，但它实际上提供了一种全新的视角来看待“连接”和“发现”。书中巧妙地运用了许多历史性的案例和前沿的研究成果，将推荐系统的发展脉络梳理得非常清晰，让我能够理解这项技术是如何一步步走到今天的。我特别欣赏作者在分析不同推荐算法的优缺点时，所表现出的那种细致入微的洞察力。它并没有简单地罗列技术细节，而是深入剖析了每种算法背后的逻辑和适用场景，甚至还提到了不同算法在实际部署中可能遇到的挑战。我感觉我不是在阅读一本教材，而是在跟随一位经验丰富的向导，探索推荐系统的无限可能，学习如何在纷繁复杂的数据洪流中，找到最适合的“那一个”。
评分这套书的内容，说实话，一开始我以为会是一本枯燥的技术手册，充斥着各种公式和代码，让我望而却步。然而，当我翻开第一页，那种预想中的“劝退”感就消失了。作者似乎非常有耐心，从最基础的概念讲起，循序渐进，就好像一位经验丰富的老师，一步一步地引导着我这个初学者。书中的插图和图表也十分精美，将复杂的概念可视化，使得理解过程变得更加直观和轻松。我尤其喜欢其中关于“协同过滤”的讲解，用生动的生活化例子来比喻，让我瞬间就抓住了核心思想。而且，书中并没有止步于理论，还穿插了许多实际应用的场景分析，比如音乐推荐、商品推荐等，让我能够真切地感受到推荐系统在日常生活中的无处不在。我正在思考，如果我能掌握这些知识，是否也能在自己的项目或者工作中有一些创新的想法和应用呢？这本书的价值，或许就在于它能够将抽象的技术转化为可行的思路。
评分这本书的封面设计非常吸引人，金属质感的字体和深邃的背景色，似乎预示着这本书将带领读者探索一个充满算法和数据奥秘的领域。拿到手中，纸张的触感和页面的厚度都恰到好处，散发着淡淡的书香，让人立刻产生阅读的冲动。我一直对“推荐系统”这个概念非常好奇，究竟是什么样的技术在背后默默地为我们筛选海量的信息，让我们在购物网站上找到心仪的商品，在视频平台看到喜欢的剧集，在社交媒体上发现有趣的朋友？这本书是否能为我揭开这层神秘的面纱，让我从一个旁观者变成一个能够理解其运作原理的“内行人”？我期待着它能够深入浅出地讲解，即使我没有深厚的计算机背景，也能逐步领略其中的精妙之处。我希望这本书不仅仅是知识的堆砌，更能激发我对这个领域更深入的探索欲望，或许还能从中找到一些有趣的案例和前沿的思考，让我能够更好地理解当今信息爆炸时代下的个性化服务是如何实现的。
评分这本书的内容，给我最大的感受就是它的“前瞻性”。它并没有仅仅停留在讲解现有的技术，而是花了很多篇幅去探讨未来推荐系统可能的发展方向，比如更加个性化、更加情境化的推荐，以及如何与人工智能的更深层次融合。我非常着迷于书中关于“意图识别”和“隐式反馈”的讨论，这些内容让我看到了推荐系统不仅仅是“你喜欢什么”，更是“你未来可能需要什么”的智慧。它似乎在试图预知用户的需求，甚至是在引导用户的发现。我一直认为，真正有价值的书籍，应该能够帮助读者看到未来，而这本书无疑做到了这一点。我迫不及待地想去了解更多关于这些前沿话题的研究，这本书无疑为我打开了一扇通往未来的大门，让我对这个领域充满了无限的遐想和期待，也让我对未来的信息获取方式有了更深刻的理解。
评分坦白说，我当初购买这本书，主要是因为我的导师推荐，说里面的某个章节对我的论文研究非常有帮助。我带着一种“不得不读”的心情开始翻阅，结果却意外地发现，这本书的深度和广度都远超我的预期。它不仅仅是在介绍推荐算法本身，更是将推荐系统置于更宏观的经济、社会和伦理背景下进行探讨。我特别关注了关于“冷启动问题”和“用户隐私”的部分，作者提出的观点非常具有启发性，让我开始重新审视推荐系统在道德层面的考量。这种跨学科的视角，让我觉得这本书的价值不仅仅局限于技术层面，它更能引发读者对科技与社会关系的深刻反思。我一直认为，一个好的技术书籍，不应该只教你怎么“做”，更应该教你怎么“思考”。这本书在这方面做得相当出色，它让我思考了很多之前从未触及过的问题，并且提供了一些非常有价值的思考框架。
评分引文还是很有价值的！本身不如handbook宽泛，而recommender本来就是一个多学科杂交的区域。
评分浅入深出吧，到后面会变难
评分读过中文版的，还不错。内容比较好
评分还不错的科普书籍，读书笔记整理中。
评分浅入深出吧，到后面会变难
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