书目信息 |
| 题名： |
智能搜索和推荐系统
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| 作者： | 刘宇 ， 赵宏宇 ， 刘书斌 ， 孙明珠 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021.01 |
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| 页数： | XI, 257页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP391.3 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 搜索引擎--sou suo yin qing--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-67067-4 | |
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| 200 | 1 | @a智能搜索和推荐系统@Azhi neng sou suo he tui jian xi tong@e原理、算法与应用@d= Smart search and recommendation system@eprinciple, algorithm and application@f刘宇 ... [等] 著@zeng |
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| 300 | @a华章IT | |
| 304 | @a题名页题其余责任者: 赵宏宇, 刘书斌, 孙明珠 | |
| 314 | @a刘宇, 清华大学硕士。 | |
| 330 | @a本书分为4大部分。第一部分 (第1-3章) : 首先说明概率统计与应用数学基础知识 ; 其次介绍搜索系统和推荐系统的常识 ; 最后描述知识图谱相关基础理论, 为读者在搜索系统和推荐系统领域的应用做铺垫。第二部分 (第4-6章) : 首先介绍搜索系统的架构和原理, 使读者了解搜索系统组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中应用的概况 ; 其次讲解搜索系统中涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法 ; 最后讲解评价搜索系统的相关指标体系。第三部分 (第7-9章) : 首先介绍推荐系统的架构和原理 ; 其次讲解推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型 ; 最后讲解评价推荐系统的相关指标体系。第四部分 (第10-12章) : 首先介绍三种常见的搜索引擎工具: Lucene、Solr和Elasticsearch ; 其次分别讲述搜索系统和推荐系统的应用。 | |
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| 智能搜索和推荐系统：原理、算法与应用= Smart search and recommendation system：principle, algorithm and application/刘宇 ... [等] 著.-北京：机械工业出版社，2021.01 |
| XI, 257页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| 华章IT |
| ISBN 978-7-111-67067-4：CNY79.00 |
| 本书分为4大部分。第一部分 (第1-3章) : 首先说明概率统计与应用数学基础知识 ; 其次介绍搜索系统和推荐系统的常识 ; 最后描述知识图谱相关基础理论, 为读者在搜索系统和推荐系统领域的应用做铺垫。第二部分 (第4-6章) : 首先介绍搜索系统的架构和原理, 使读者了解搜索系统组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中应用的概况 ; 其次讲解搜索系统中涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法 ; 最后讲解评价搜索系统的相关指标体系。第三部分 (第7-9章) : 首先介绍推荐系统的架构和原理 ; 其次讲解推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型 ; 最后讲解评价推荐系统的相关指标体系。第四部分 (第10-12章) : 首先介绍三种常见的搜索引擎工具: Lucene、Solr和Elasticsearch ; 其次分别讲述搜索系统和推荐系统的应用。 |
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正题名：智能搜索和推荐系统
索取号：TP391.3/L718
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