内容简介
本书介绍当前推荐系统领域中的经典方法。不仅详细讨论了各类方法，还对同类技术进行了归纳总结，这有助于读者对当前推荐系统研究领域有全面的了解。书中提供了大量的例子和习题来帮助读者深入理解和掌握相关技术。此外，本书还介绍了当前新的研究方向，为读者进行推荐系统技术的研究提供参考。本书既可以作为计算机相关专业本科生和研究生的教材，也适合开发人员和研究人员阅读。
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推荐系统
内容简介
本书介绍当前推荐系统领域中的经典方法。不仅详细讨论了各类方法，还对同类技术进行了归纳总结，这有助于读者对当前推荐系统研究领域有全面的了解。书中提供了大量的例子和习题来帮助读者深入理解和掌握相关技术。此外，本书还介绍了当前新的研究方向，为读者进行推荐系统技术的研究提供参考。本书既可以作为计算机相关专业本科生和研究生的教材，也适合开发人员和研究人员阅读。
(美)查鲁·C.阿加沃尔(Charu C.Aggarwal) 著；黎玲利 等 译
查鲁·C.阿加沃尔，IBM T.J.Watson研究中心杰出研究人员（DRSM），于1996年在MIT获得博士学位。他对数据挖掘领域有着广泛的研究。在靠前会议和期刊上发表了300余篇论文。申请了90余项。他曾三次被评为IBM的“杰出发明人”（Master Inventor）。并曾获得IBM公司奖（IBM Corporate Award，2003）、IBM杰出创新奖和两项IBM杰出技术成就奖（2009，2015）。他因为提出基于冷凝的数据挖掘中的隐私保护技术而获得EDBT2014的时间检验奖（Test of Time Awar......
前言Recommender Systems: The Textbook大自然呈现在我们面前的只是一头狮子的尾巴。但不要怀疑狮子的存在，尽管它因为身型巨大不能马上现出全身。 ——Albert Einstein随着Web成为商务和电子交易的重要媒介，推荐系统在20世纪90年代变得越来越重要。人们很早就认识到Web为个性化服务提供了空前的机会，这是其他渠道是不可能做到的。特别是Web为数据收集提供了便利，并且提供了一种非侵入式地推荐物品的用户界面。 自此以后，在公众眼中，推荐系统已经得到了显著的发展。这一事实的证据是，有许多会议和研讨会专门探讨该领域。会议ACM Conference on Recommender System......
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