出版者的话
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章系统概述
1.1 引言
1.2 系统的目标
1.2.1 系统应用范围
1.3 系统的基本模型
1.3.1 协同过滤模型
1.3.2 基于内容的系统
1.3.3 基于知识的系统
1.3.4 人口统计系统
1.3.5 混合集成的系统
1.3.6 对推荐系统的评价
1.4 系统领域特有的挑战
1.4.1 基于上下文的系统
1.4.2 时间敏感的系统
1.4.3 基于位置的系统
1.4.4 社交信息系统
1.5 论题和应用
1.5.1 系统中的冷启动问题
1.5.2 抗攻击系统
1.5.3 组系统
1.5.4 多标准推荐系统
1.5.5 系统中的主动学习
1.5.6 系统中的隐私问题
1.5.7 应用领域
1.6 小结
1.7 相关工作
1.8 习题
第2章基于近邻的协同过滤
2.1 引言
2.2 评分矩阵的关键性质
2.3 通过基于近邻的方法预测评分
2.3.1 基于用户的近邻模型
2.3.2 基于物品的近邻模型
2.3.3 高效的实现和计算复杂度
2.3.4 基于用户的方法和基于物品的方法的比较
2.3.5 基于近邻方法的优劣势
2.3.6 基于用户的方法和基于物品的方法的联合
2.4 聚类和基于近邻的方法
2.5 降维与近邻方法
2.5.1 处理偏差
2.6 近邻方法的回归模型视角
2.6.1 基于用户的近邻回归
2.6.2 基于物品的近邻回归
2.6.3 基于用户的方法和基于物品的方法的结合
2.6.4 具有相似度权重的联合插值

......

基本信息

商品名称：	推荐系统(原理与实践)/计算机科学丛书	开本：
作者：	(美)查鲁·C.阿加沃尔\|译者:黎玲利//尹丹//李默涵//王宏志	页数：	374
定价：	129	出版时间：	2018-07-01
ISBN号：	9787111600329	印刷时间：	2018-07-01
出版社：	机械工业	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

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