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@ a本书由LinkedIn公司的技术专家撰写, 着眼于推荐系统的核心 —— 统计方法, 不仅讲解理论知识, 而且分享了作者在LinkedIn和Yahoo! 的实践经验。全书分为三部分: 第一部分介绍推荐系统的组成、经典推荐方法及评估方法, 并引出了探索与利用问题 ; 第二部分围绕点击通过率 (CTR) 预估这一重要问题, 重点介绍快速在线双线性因子模型和面向回归的隐因子模型, 为热门推荐和个性化推荐提供解决方案 ; 第三部分讨论进阶主题, 涵盖分解的隐含狄利克雷分布模型、张量分解模型、层次收缩模型以及多目标优化方法。
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统计推荐系统/(美) 迪帕克·K.阿加瓦尔, 陈必衷著= Statistical methods for recommender systems/Deepak K. Agarwal, Bee-chung chen/戴薇, 潘微科, 明仲译.-北京：机械工业出版社，2019.09 220页：图；26cm.-(计算机科学丛书) ISBN 978-7-111-63573-4：CNY89.00 本书由LinkedIn公司的技术专家撰写, 着眼于推荐系统的核心 —— 统计方法, 不仅讲解理论知识, 而且分享了作者在LinkedIn和Yahoo! 的实践经验。全书分为三部分: 第一部分介绍推荐系统的组成、经典推荐方法及评估方法, 并引出了探索与利用问题 ; 第二部分围绕点击通过率 (CTR) 预估这一重要问题, 重点介绍快速在线双线性因子模型和面向回归的隐因子模型, 为热门推荐和个性化推荐提供解决方案 ; 第三部分讨论进阶主题, 涵盖分解的隐含狄利克雷分布模型、张量分解模型、层次收缩模型以及多目标优化方法。 ●
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备注
1
1477752
214777525
自科库301/301自科库 60排4列5层/
[索取号:TP319/A097]
在馆
2
1477753
214777534
自科库301/301自科库 60排4列5层/
[索取号:TP319/A097]
在馆
