推荐系统——核心技术、算法与开发实战
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内容简介：
本书循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共12章，包括推荐系统基础知识、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建模和注意力机制、强化推荐学习、实时电影推荐系统开发和服装推荐系统开发。本书内容简洁而不失技术深度，数据资料翔实齐全，并且易于阅读。
书籍目录：
第1章推荐系统基础知识1.1推荐系统简介11.1.1推荐系统的应用领域11.1.2推荐系统的重要性11.2推荐系统和人工智能21.2.1机器学习21.2.2深度学习21.2.3推荐系统与人工智能的关系21.3推荐系统算法概览31.4推荐系统面临的挑战31.4.1用户隐私和数据安全问题31.4.2推荐算法的偏见和歧视41.4.3推荐系统的社会影响和道德考量5第2章基于内容的推荐2.1文本特征提取62.1.1词袋模型62.1.2n-gram模型92.1.3特征哈希102.2TF-IDF（词频—逆文档频率）122.2.1词频计算122.2.2逆文档频率计算132.2.3TF-IDF权重计算142.3词嵌入（wordembedding）152.3.1分布式表示方法152.3.2使用Word2Vec模型162.3.3使用GloVe模型1
作者简介：
张百珂，计算机硕士，精通C/java/c++/python/机器学习/大数据等主流开发技术，2013~2020年就职于阿里，阿里搜索团队开发工程师，参与开发了BST模型的的架构工作。现在就职于浪潮信息，从事与“源”模型的研发工作。
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用户1725883030：
( 2024-09-09 19:57:10 )
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