《推荐系统实践》合规电子书下载

Name: 推荐系统实践
Rating: 8.1 (2366 reviews)
Author: 项亮
ISBN: 9787115281586

获取这本书 已核验 1 个合规下载资源

下载资源

下载入口仅展示公版、授权、开放许可、官方试读或本站自制资料。

作者: 项亮
分类: 科技技术
出版年份: 2012
页数: 200 页
语言: 中文
豆瓣评分: ★ 8.1 (2366人评价)
格式: 资源

《推荐系统实践》内容简介

《推荐系统实践》由项亮所著，属科技技术类书籍，出版于2012年。本站整理内容简介、分类标签、相关书籍和合规下载入口，获取前建议核对书名、作者和版本信息。

《推荐系统实践》书籍信息摘要

《推荐系统实践》合规电子书下载，作者项亮，科技技术，2012年，资源格式。查找时建议核对作者、出版社、年份、目录、授权状态和文件格式。

作者：项亮
分类：科技技术
出版年份：2012
页数：200 页
语言：中文
格式：资源

《推荐系统实践》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。评分 8.1 可作为选书参考。

查看项亮的作品顺序浏览科技技术书籍读完这本读什么查看书籍排行榜

获取建议

《推荐系统实践》怎么获取更合适？

优先确认版本和阅读目的；下载区只展示已核验的公版、授权、开放许可或官方试读资源。

下载

有 1 个已核验资源，下方可查看格式、来源和授权状态。

版本

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息明确的版本；经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

1.2.5　个性化阅读　　15
1.2.6　基于位置的服务　　16
1.2.7　个性化邮件　　17
1.2.8　个性化广告　　18
1.3　推荐系统评测　　19
1.3.1　推荐系统实验方法　　20
1.3.2　评测指标　　23
1.3.3　评测维度　　34
第2章　利用用户行为数据　　35
2.1　用户行为数据简介　　36
2.2　用户行为分析　　39
2.2.1　用户活跃度和物品流行度的分布　　39
2.2.2　用户活跃度和物品流行度的关系　　41
2.3　实验设计和算法评测　　41
2.3.1　数据集　　42
2.3.2　实验设计　　42
2.3.3　评测指标　　42
2.4　基于邻域的算法　　44
2.4.1　基于用户的协同过滤算法　　44
2.4.2　基于物品的协同过滤算法　　51
2.4.3　UserCF和ItemCF的综合比较　　59
2.5　隐语义模型　　64
2.5.1　基础算法　　64
2.5.2　基于LFM的实际系统的例子　　70
2.5.3　LFM和基于邻域的方法的比较　　72
2.6　基于图的模型　　73
2.6.1　用户行为数据的二分图表示　　73
2.6.2　基于图的推荐算法　　73
第3章　推荐系统冷启动问题　　78
3.1　冷启动问题简介　　78
3.2　利用用户注册信息　　79
3.3　选择合适的物品启动用户的兴趣　　85
3.4　利用物品的内容信息　　89
3.5　发挥专家的作用　　94
第4章　利用用户标签数据　　96
4.1　UGC标签系统的代表应用　　97
4.1.1　Delicious　　97
4.1.2　CiteULike　　98
4.1.3　Last.fm　　98
4.1.4　豆瓣　　99
4.1.5　Hulu　　99
4.2　标签系统中的推荐问题　　100
4.2.1　用户为什么进行标注　　100
4.2.2　用户如何打标签　　101
4.2.3　用户打什么样的标签　　102
4.3　基于标签的推荐系统　　103
4.3.1　实验设置　　104
4.3.2　一个最简单的算法　　105
4.3.3　算法的改进　　107
4.3.4　基于图的推荐算法　　110
4.3.5　基于标签的推荐解释　　112
4.4　给用户推荐标签　　115
4.4.1　为什么要给用户推荐标签　　115
4.4.2　如何给用户推荐标签　　115
4.4.3　实验设置　　116
4.4.4　基于图的标签推荐算法　　119
4.5　扩展阅读　　119
第5章　利用上下文信息　　121
5.1　时间上下文信息　　122
5.1.1　时间效应简介　　122
5.1.2　时间效应举例　　123
5.1.3　系统时间特性的分析　　125
5.1.4　推荐系统的实时性　　127
5.1.5　推荐算法的时间多样性　　128
5.1.6　时间上下文推荐算法　　130
5.1.7　时间段图模型　　134
5.1.8　离线实验　　136
5.2　地点上下文信息　　139
5.3　扩展阅读　　143
第6章　利用社交网络数据　　144
6.1　获取社交网络数据的途径　　144
6.1.1　电子邮件　　145
6.1.2　用户注册信息　　146
6.1.3　用户的位置数据　　146
6.1.4　论坛和讨论组　　146
6.1.5　即时聊天工具　　147
6.1.6　社交网站　　147
6.2　社交网络数据简介　　148社交网络数据中的长尾分布　　149
6.3　基于社交网络的推荐　　150
6.3.1　基于邻域的社会化推荐算法　　151
6.3.2　基于图的社会化推荐算法　　152
6.3.3　实际系统中的社会化推荐算法　　153
6.3.4　社会化推荐系统和协同过滤推荐系统　　155
6.3.5　信息流推荐　　156
6.4　给用户推荐好友　　159
6.4.1　基于内容的匹配　　161
6.4.2　基于共同兴趣的好友推荐　　161
6.4.3　基于社交网络图的好友推荐　　161
6.4.4　基于用户调查的好友推荐算法对比　　164
6.5　扩展阅读　　165
第7章　推荐系统实例　　166
7.1　外围架构　　166
7.2　推荐系统架构　　167
7.3　推荐引擎的架构　　171
7.3.1　生成用户特征向量　　172
7.3.2　特征?物品相关推荐　　173
7.3.3　过滤模块　　174
7.3.4　排名模块　　174
7.4　扩展阅读　　178
第8章　评分预测问题　　179
8.1　离线实验方法　　180
8.2　评分预测算法　　180
8.2.1　平均值　　180
8.2.2　基于邻域的方法　　184
8.2.3　隐语义模型与矩阵分解模型　　186
8.2.4　加入时间信息　　192
8.2.5　模型融合　　193
8.2.6　NetflixPrize的相关实验结果　　195
后记　　196
······(收起)

合规获取

合规电子书下载

以下资源已标注来源和授权状态，仅展示公版、授权、开放许可、官方试读或本站自制资料。

资源推荐系统实践本站自制 · 夸克网盘核验于 2026/6/8

常见问题

《推荐系统实践》适合谁读？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。评分 8.1 可作为选书参考。

《推荐系统实践》阅读难度高吗？

建议根据目录、格式和自身阅读设备判断。文字类内容通常适合 EPUB，固定排版内容通常适合 PDF。

《推荐系统实践》纸质书值得买吗？

当前暂未接入已核验的纸质书购买链接，建议通过出版社、京东、当当等正版渠道核对版本后购买。

《推荐系统实践》哪个版本更适合？

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本；经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

在哪里可以合法获取《推荐系统实践》？

本页上方提供合规下载入口，下方会展示来源、授权状态和核验信息。若需要纸质书或商业电子书，建议通过正版渠道获取。

如何继续查找《推荐系统实践》相关书籍？

可以进入项亮作者页查看其他作品，也可以通过分类、标签、排行榜、人工推荐和“读完这本还可以读”继续发现相近主题。