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智能推薦技術 
定 價：69.8 元 叢書名：大數(shù)據(jù)與人工智能技術叢書
9 7 6 8 0 7 0 3 1 0 0 2 7 本書圍繞電商、資訊等眾多實際應用背后的內核，即智能推薦技術，系統(tǒng)介紹經(jīng)典和前沿技術，包括基于鄰域、矩陣分解、深度學習、遷移學習、聯(lián)邦學習等的建模方法和推薦算法。 本書圍繞用戶行為數(shù)據(jù)的建模問題組織內容，全書共分6部分： 第1部分（第1章）為背景和基礎； 第2部分（第2～4章）為單行為推薦，是指僅對一種顯式反饋（如評分）或一種隱式反饋（如瀏覽）數(shù)據(jù)進行建模； 第3部分（第5～6章）為多行為推薦，是指同時考慮瀏覽和購買等包含多種行為的數(shù)據(jù)； 第4部分（第7～8章）為序列推薦，是指同時關注用戶行為和這些行為的先后順序； 第5部分（第9～10章）為聯(lián)邦推薦，更加關注用戶行為中的隱私和數(shù)據(jù)安全問題； 第6部分（第11章）為總結與展望。全書綜合梳理了多個智能推薦問題和相關技術，分析了方法的優(yōu)缺點和內在聯(lián)系，并在每章結束時提供了詳細的參考文獻和有針對性的習題。 本書可以作為計算機科學與技術、軟件工程等相關專業(yè)的研究生和高年級本科生的教材，也可以作為推薦系統(tǒng)工程師的參考手冊。
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