内容简介
本书是推荐系统领域的经典入门书籍，由资深推荐系统专家项亮撰写。全书从实际应用出发，系统介绍了推荐系统的设计原理、核心算法和工程实践。
内容涵盖推荐系统的经典算法模型，包括基于内容的推荐、协同过滤、隐语义模型、基于图的推荐等，并详细讲解了推荐系统的冷启动、数据稀疏性、实时性等关键问题。书中还结合Netflix、Amazon等知名公司的实际案例，分析了推荐系统在不同场景下的应用策略。
此外，本书着重介绍了推荐系统的评估方法、用户行为数据分析、推荐算法效果优化等实用技术，并提供了丰富的代码示例和实验指导，帮助读者从理论到实践全面掌握推荐系统的构建方法。
目录
序 一
序 二
序 三
第 1 章 好的推荐系统
1.1 什么是推荐系统
1.2 个性化推荐系统的应用
1.3 推荐系统评测
第 2 章 利用用户行为数据
2.1 用户行为数据简介
2.2 用户行为分析
2.3 实验设计和算法评测
2.4 基于邻域的算法
2.5 隐语义模型
2.6 基于图的模型
第 3 章 推荐系统冷启动问题
3.1 冷启动问题简介
3.2 利用用户注册信息
3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣
3.4 利用物品的内容信息
3.5 发挥专家的作用
序 二
序 三
第 1 章 好的推荐系统
1.1 什么是推荐系统
1.2 个性化推荐系统的应用
1.3 推荐系统评测
第 2 章 利用用户行为数据
2.1 用户行为数据简介
2.2 用户行为分析
2.3 实验设计和算法评测
2.4 基于邻域的算法
2.5 隐语义模型
2.6 基于图的模型
第 3 章 推荐系统冷启动问题
3.1 冷启动问题简介
3.2 利用用户注册信息
3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣
3.4 利用物品的内容信息
3.5 发挥专家的作用
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