郭贵冰著的《推荐系统进展方法与技术》梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战,尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题,给出解决这些问题的思考方向和解决思路,从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤,到基于上下文信息的情景感知模型,一步步深入剖析推荐系统模型的设计理念、建模方法和实验评估等。同时,本书介绍了领先的开源推...
为了深入研究多模态知识图谱,首先对多模态知识图谱价值及类别进行了详细地分析与阐述,根据多模态知识图谱构建中融合方法的不同,从多源异构数据文本转换、表示学习、实体对齐、特征抽取方面进行对比和总结,重点对跨模态知识图谱融合技术分类叙述。最后对多模态知识图谱的应用进展进行了, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为1...
推荐系统进展:方法与技术 2024 pdf epub mobi 用户评价 评分☆☆☆ 学术大牛的书,从librec追过来的,书写得非常好,很有条理,像博士论文又更清晰。内容都挺重要的没有废话。救我一命。 评分☆☆☆ 国内推荐系统的书不多,但行业绝对很大规模,几乎是大数据+机器学习的主要应用场景,难得这里有本介于学术和实践...
《推荐系统进展：方法与技术》是2019年科学出版社出版的图书，作者是郭贵冰。内容简介 本书梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战，尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题，给出解决这些问题的思考方向和解决思路，从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤，到基于上下文信息的情景感知模型，一步步深入剖析推荐系统模型的设计...