书目信息 |
| 题名： |
统计推荐系统
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| 作者： | 阿加瓦尔 ， 陈必衷 著 ；戴薇 ， 潘微科 ， 明仲 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.09 |
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| 页数： | 220页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 计算机科学丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP319 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 统计程序--tong ji cheng xu | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-63573-4 | |
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| 306 | @a本书简体中文版由剑桥大学出版社与机械出版社合作出版 | |
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| 330 | @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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正题名：统计推荐系统
索取号：TP319/A097
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