本地导入书籍的 AI 翻译功能
仅支持付费会员使用
仅支持付费会员使用
微信扫码开通付费会员
一键翻译全文
一键翻译全文
微信读书书城推荐系统实践 版权信息
查看
全部搜索结果
推荐系统实践
项亮
- 版权信息
- 作者简介
- 序一
- 序二
- 序三
- 前言
- 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
- 第4章 利用用户标签数据
- 4.1 UGC标签系统的代表应用
- 4.2 标签系统中的推荐问题
- 4.3 基于标签的推荐系统
- 4.4 给用户推荐标签
- 4.5 扩展阅读
- 第5章 利用上下文信息
- 5.1 时间上下文信息
- 5.2 地点上下文信息
- 5.3 扩展阅读
- 第6章 利用社交网络数据
- 6.1 获取社交网络数据的途径
- 6.2 社交网络数据简介
- 6.3 基于社交网络的推荐
- 6.4 给用户推荐好友
- 6.5 扩展阅读
- 第7章 推荐系统实例
- 7.1 外围架构
- 7.2 推荐系统架构
- 7.3 推荐引擎的架构
- 7.4 扩展阅读
- 第8章 评分预测问题
- 8.1 离线实验方法
- 8.2 评分预测算法
- 后记
- 欢迎加入图灵社区iTuring.cn
- ——最前沿的IT类电子书发售平台
- ——最方便的开放出版平台
- ——最直接的读者交流平台
- 看完了
暂无笔记