个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴趣和需求,并为其推送个性化信息,因此受到研究者的追捧及工业界的青睐,其研究具有重大的学术价值及商业应用价值,已广泛应用于大型电子商务平台、社交平台、新闻客户端以及其他各类旅游和娱乐类网站中。本书内容丰富,较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统...
针对上述问题,为满足用户和企业的共同需求,满足不同用户偏好的推荐系统应运而生。此外,社会经济的快速发展带来种类繁多的产品类型,使得用户的购买目的更多地体现出固有的个体特性,在满足物质需求的基础上,推荐系统根据用户的历史行为,例如点击、购买和收藏等去挖掘用户的偏好信息,进而进行个性化推荐。为增加用户的黏性,越...
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《机器学习算法实践——推荐系统的协同过滤理论及其应用》作者:清华大学出版社,出版社:2018年11月 第1版,ISBN:69.00。个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴趣和需求,并为其推送个性化信息,因此受
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《机器学习算法实践——推荐系统的协同过滤理论及其应用》提出了一系列改进协同过滤推荐质量的方法,并将相关算法应用到实际生活中,开发出一个原型系统。 序言 前言 个性化推荐与信息检索技术的目标一致,也是一种帮助用户更快速地发现有用信息的工具,但与信息检索技术不同的是,个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐...
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