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如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐,这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题,解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇,共13章,上篇为用户画像知识工程基础,包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作;中篇为推荐系统与用户画像,包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍,以及涉及用户画像的推荐方法;下篇为应用案例分析,包括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例,以及在具体工程开发过程的具体案例,分别从系统需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。
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用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用 ,牛温佳,刘吉强,石川著

用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用 完整版

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用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用 [牛温佳,刘吉强,石川著][电子工业出版社].pdf

用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用

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用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用 [牛温佳,刘吉强,石川著]

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用户网络行为画像:大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用

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