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@ 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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@ a题名页题其余责任者: 赵宏宇, 刘书斌, 孙明珠
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@ a刘宇, 清华大学硕士。
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@ 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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@ 12001 @ a智能系统与技术丛书
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@ aSmart search and recommendation system@ eprinciple, algorithm and application@ zeng
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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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1
1540499
215404998
自科库301/301自科库 65排4列2层/
[索取号:TP391.3/L718]
在馆
2
1540500
215405005
自科库301/301自科库 65排4列2层/
[索取号:TP391.3/L718]
在馆
