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推荐系统实践 标签: 计算机 互联网 算法 机器学习 数据挖掘 人工智能 软件工程及软件方法学 推荐系统 协同过滤

推荐系统实践

作者:项亮
状态:
分类:计算机
原著:
书号:978-7-115-28158-6
字数:18.7万字
更新: 2012-06-01
258*250广告位
出版: 北京图灵文化发展有限公司

| 作者简介

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  项亮,毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化所,研究方向为机器学习和推荐系统,现任职于北京Hulu软件技术开发有限公司,从事视频推荐的研究和开发。2009年参加Netflix Prize推荐系统比赛获得团体第二名,且于当年发起创建了Resys China推 荐系统社区。

| 公告

图灵原创(共30册),这套丛书还有《Kinect人机交互开发实践》,《程序员,你伤不起》,《Docker开发实践》,《深入浅出PhoneGap》,《思考的乐趣》等。

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社交网络时代,一边是信息大爆炸,一边是越来越有用武之地的信息推荐。用户无从选择之时,如何引导?怎么推荐才能更有效果?…来看看专业人士怎么说—这本书,专为“推荐”而生!适合对推荐技术感兴趣的你!
   集结相关领域专家的研究经验和实战经验,总结当今互联网领域中和推荐有关的产品和服务,以实战为基础,理论和实践并重,适合老兵,也适合新手!
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   ? “作者结合了多年的推荐系统理论研究和在Hulu的具体实践经验,汲取精华并以深入浅出的方式展示给读者。无论是对于刚入门的新手还是推荐领域的老兵,这本书都是不可多得的必备参考,在此我诚挚地向大家推荐它。” —郑华,Hulu资深软件开发主管
   ? “从大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐,到社交网络上的交友推荐等,推荐系统在今天互联网的产品和应用中被广泛采用。但是。至今还没有一本书系统地从理论上对此进行分析和论述。《推荐系统实践》恰恰弥补了这个空白。” —吴军,腾讯副总裁,《数学之美》和《浪潮之巅》作者

2016.08.16 1 书友

两年前读的该书的毛坯版本。写得条理清晰推荐系统实践,理论和实践并重。衡量好书的一个标准大概就是过去两年了,还没忘记推荐系统的几种度量方法

2016.07.11 2 书友

好友推荐系统基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤隐语义模型系统冷启动利用用户标签上下文信息社交网络数据实例和评分预测

2016.06.28 3 书友

只能看协同过滤、内容过滤、社会化过滤这些基于数据的分类推荐系统实践,基于算法的矩阵分解概率模型一路跳过。难道要去读《算法导论》吗orz

2016.06.22 4 书友

只能算是一本推荐系统概述的书推荐系统实践,讲了些基本的概念,离实践还差的远;只是中国现在还没系统的讲述推荐领域的好书,它就冒了出来。

2016.05.28 5 书友

非常实用推荐系统实践,非常inaction的一本书,不是讲理论,而是讲实践,怎样做更有效,什么样的物品选什么样的系统,年度技术读过的最有用的书

2016.03.19 6 书友

这本书从总体上介绍了推荐系统的原理和基本方法推荐系统实践,可以作为推荐系统的一本入门书籍,可惜的是很多概念方法上有误。

2016.02.20 7 书友

国内难得水准蛮高的作品啊推荐系统实践,理论与实践并驾。但感觉内容有点少,很多算法要是能再深入的分析下就好了!读完意犹未尽啊!

2016.02.16 8 书友

内容还是比较全面的,协同,内容/标签,社会化,场景都覆盖到了,虽然细节上还不够详细,但相关的纯粹的推荐引擎的书还是很少的,值得看看

2015.12.18 9 书友

一般推荐系统实践,写得比较杂,从他博士论文里脱胎出来的,代码写得匪夷所思,看了他自己主页上说为了帮助理解所以写得不能运行的代码。。

2015.12.04 10 书友

看完大失所望,就是把一大堆概念堆在一起了,泛泛而谈,不够深入,想好真正了解推荐系统的不建议购买,还不如直接看网上的博客!

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